LightGBM, Microsoft tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir dağıtılmış degrade güçlendirme çerçevesidir. Sınıflandırma, regresyon ve sıralama dahil olmak üzere çeşitli makine öğrenimi görevleri için kullanılır. Çerçeve, büyük veri kümelerinde yüksek performans, ölçeklenebilirlik ve hız sağlayacak şekilde tasarlanmıştır. Hedef işlevi, yerleştirme işleminin zaman karmaşıklığını azaltmak için optimize edilmiştir ve daha iyi performans elde etmek için GPU'lardan da yararlanır.
LightGBM, büyük ölçekli tahmine dayalı uygulamalar oluşturmak için çok uygundur ve finans, sağlık ve perakende gibi birçok sektörde popülerdir. Ayrıca araştırma ve bilimsel uygulamalarda da kullanılmıştır.
LightGBM, ilk olarak Microsoft Research Asia tarafından oluşturuldu ve 2017 yılında GitHub'da açık kaynaklı hale getirildi. LightGBM'nin temel avantajları, yüksek performansı, verimliliği ve ölçeklenebilirliğidir. Büyük veri kümeleri için hızlı ve doğru bir algoritma sağlar ve hem kategorik hem de sayısal özellikleri destekler.
LightGBM birçok senaryoda iyi çalışır ve diğer pek çok güçlendirme algoritması gibi kapsamlı hiperparametre ayarı gerektirmez. Yüksek doğruluk ve hızlı eğitim süresi sunar. Ayrıca birden fazla GPU ve CPU için verimli paralel hesaplama işlevleri sağlar.
LightGBM, XGBoost, CatBoost ve Microsoft'un Bilişsel Araç Seti gibi diğer platformlarla birlikte kullanılabilir. LightGBM Python, R ve Java ile entegre edilebilir. Ayrıca C++ için bir API'ye sahiptir, dolayısıyla C++ tabanlı modeller üretmek için kullanılabilir.
