Was bedeutet "Light Gradient Boosting Machine"?
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Light Gradient Boosting Machine (LGBM) ist ne Art von Machine Learning Modell, das genutzt wird, um Vorhersagen basierend auf Daten zu machen. Es funktioniert, indem es eine Reihe von Entscheidungsbäumen erstellt, die einfache Modelle sind, die Daten in verschiedene Kategorien aufteilen, basierend auf bestimmten Merkmalen.
Wie es funktioniert
LGBM baut die Bäume nacheinander auf, jedes Mal mit dem Fokus auf die Fehler, die der vorherige Baum gemacht hat. Das hilft, die Gesamtgenauigkeit des Modells zu verbessern. Es ist bekannt dafür, schnell und effizient zu sein, was es geeignet macht, große Datensätze zu verarbeiten.
Warum LGBM verwenden
LGBM ist beliebt, weil es verschiedene Datentypen gut verarbeiten kann und oft bessere Vorhersagen liefert als andere Modelle. Seine Fähigkeit, mit fehlenden Werten umzugehen und sich an verschiedene Situationen anzupassen, macht es zu einer starken Wahl für Aufgaben wie die Beurteilung des Sterberisikos.