LightGBM

Light Gradient Boosting Machine, genellikle LightGBM olarak bilinen, açık kaynaklı, dağıtılmış gradyan güçlendirme çerçevesi, Microsoft tarafından geliştirilen, ağaç tabanlı öğrenme algoritmaları kullanan açık kaynaklı, dağıtılmış bir gradyan güçlendirme çerçevesidir. Dağıtılmış ve verimli olacak şekilde tasarlanmış olup, aşağıdaki avantajlara sahiptir: daha hızlı eğitim hızı ve daha yüksek verimlilik, daha düşük bellek kullanımı, daha iyi doğruluk, paralel ve GPU destekleme ve büyük ölçekli verileri işleme yeteneği. Makine öğreniminin (ML) daha geniş manzarasında , sıralama, sınıflandırma ve diğer birçok makine öğrenimi görevi için güçlü bir araç görevi görür. LightGBM, yapılandırılmış verilerde hız ve performansın çok önemli olduğu rekabetçi veri bilimi ve endüstriyel uygulamalarda özellikle tercih edilmektedir.

LightGBM Nasıl Çalışır?

Temelinde LightGBM, birden fazla karar ağacından gelen tahminleri birleştirerek nihai bir tahminde bulunan bir ensemble yöntemidir. Ağaçları seviye bazında (yatay olarak) büyüten geleneksel güçlendirme algoritmalarından farklı olarak, LightGBM yaprak bazında (dikey olarak) bir büyüme stratejisi kullanır. Bu, büyümek için maksimum delta kaybına sahip yaprağı seçtiği anlamına gelir. Bu yaklaşım, seviye bazında bir algoritmadan daha önemli ölçüde kaybı azaltabilir, bu da daha yüksek doğruluk ve daha hızlı yakınsama sağlar.

Hızı hassasiyetten ödün vermeden korumak için LightGBM iki yeni teknik kullanır: Gradyan tabanlı Tek Taraflı Örnekleme (GOSS) ve Özel Özellik Paketleme (EFB). GOSS, küçük gradyanlara sahip veri örneklerinin önemli bir kısmını hariç tutarak eğitimi öğrenmesi daha zor olan örnekler üzerinde yoğunlaştırır. EFB, birbirini dışlayan özellikleri paketleyerek özelliklerin sayısını etkili bir şekilde azaltır. Bu optimizasyonlar, çerçevenin düşük bellek tüketimi sağlarken büyük miktarda eğitim verisini hızla işlemesine olanak tanır.

LightGBM'yi Diğer Modellerden Ayıran Özellikler

Doğru aracı seçmek için, LightGBM'yi makine öğrenimi alanında popüler olan diğer çerçevelerle karşılaştırmak faydalı olabilir. .

• LightGBM ve XGBoost: Her ikisi de güçlü gradyan güçlendirme kütüphaneleridir. Ancak, XGBoost geleneksel olarak seviye bazlı bir büyüme stratejisi kullanır ve bu strateji genellikle daha kararlıdır ancak daha yavaştır. LightGBM'nin yaprak bazlı yaklaşımı genellikle daha hızlı ve daha fazla bellek verimlidir, ancak küçük veri kümelerinde aşırı uyumlamayı önlemek için dikkatli bir hiperparametre ayarlaması gerektirebilir.
• LightGBM ve Ultralytics YOLO: LightGBM yapılandırılmış (tablo) veriler için standarttır, oysa Ultralytics ise görüntü ve video gibi yapılandırılmamış veriler için tasarlanmış bir derin öğrenme (DL) çerçevesidir. LightGBM satış eğilimlerini tahmin edebilirken, YOLO nesne algılama ve görüntü sınıflandırma gibi görevleri yerine getirir. Geliştiriciler genellikle bu araçları Ultralytics birleştirerek hem görsel hem de sayısal verileri kullanan kapsamlı AI çözümleri oluştururlar.

Gerçek Dünya Uygulamaları

LightGBM çok yönlüdür ve çeşitli endüstrilerde yapılandırılmış verileri kullanarak karmaşık tahmin sorunlarını çözmek için kullanılır. .

1. Finansal Risk Değerlendirmesi: Bankalar ve fintech şirketleri, kredi puanlama ve dolandırıcılık tespiti için LightGBM kullanıyor. İşlem geçmişini, kullanıcı demografisini ve davranış kalıplarını analiz ederek, model classify gerçek zamanlı olarak meşru veya sahte olarak doğru bir şekilde classify ve finansal kayıpları önemli ölçüde azaltabilir.
2. Perakende Talep Tahmini: Perakendeciler, envanter ihtiyaçlarını tahmin etmek için bu çerçeveyi kullanır. LightGBM, geçmiş satış verilerini, mevsimselliği ve pazarlama harcamalarını işleyerek tedarik zincirlerinin optimize edilmesine yardımcı olur ve müşterilerin ihtiyaç duyduğu anda ürünlerin stok fazlası olmadan mevcut olmasını sağlar. Bu, modern akıllı üretim uygulamalarıyla uyumludur.

Kod Örneği

Aşağıdaki Python , sentetik veriler üzerinde temel bir LightGBM sınıflandırıcısını nasıl eğiteceğinizi gösterir. Bu, temel veri ön işlemeyi gerçekleştirdiğinizi varsayar.

import lightgbm as lgb
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Generate synthetic binary classification data
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Initialize and train the LightGBM model
model = lgb.LGBMClassifier(learning_rate=0.05, n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

# Display the accuracy score
print(f"Test Accuracy: {model.score(X_test, y_test):.4f}")

Belirli parametreler ve kurulum talimatları hakkında daha ayrıntılı bilgi için resmi LightGBM belgelerini ziyaret edebilirsiniz. Bu modelleri daha büyük boru hatlarına entegre etmek, genellikle üretim ortamlarında güvenilirliği sağlamak için model değerlendirme gibi adımları içerir.