LightGBM es un marco de impulso de gradiente distribuido de código abierto desarrollado por Microsoft. Se utiliza para diversas tareas de aprendizaje automático, incluidas clasificación, regresión y clasificación. El marco está diseñado para proporcionar alto rendimiento, escalabilidad y velocidad en grandes conjuntos de datos. La función objetivo está optimizada para reducir la complejidad temporal del proceso de adaptación y también aprovecha las GPU para lograr un mejor rendimiento.
LightGBM es ideal para crear aplicaciones predictivas a gran escala y es popular en muchas industrias, como las finanzas, la atención médica y el comercio minorista. También se ha utilizado en investigación y aplicaciones científicas.
LightGBM fue creado originalmente por Microsoft Research Asia y de código abierto en GitHub en 2017. Las principales ventajas de LightGBM son su alto rendimiento, eficiencia y escalabilidad. Proporciona un algoritmo rápido y preciso para grandes conjuntos de datos y admite características tanto categóricas como numéricas.
LightGBM funciona bien en muchos escenarios y no requiere un ajuste extenso de hiperparámetros como muchos otros algoritmos de refuerzo. Ofrece alta precisión y un tiempo de entrenamiento rápido. También proporciona funciones de computación paralela eficientes para múltiples GPU y CPU.
LightGBM se puede utilizar junto con otras plataformas como XGBoost, CatBoost y Cognitive Toolkit de Microsoft. LightGBM se puede integrar con Python, R y Java. También tiene una API para C++, por lo que puede usarse para producir modelos basados en C++.
