2020. 4. 13. 17:30ㆍ머신 러닝 빠개기/Decision Tree
Paper
https://papers.nips.cc/paper/6907-lightgbm-a-highly-efficient-gradient-boosting-decision-tree.pdf
Overview
https://zereight.tistory.com/254
Code Structure
https://www.slideshare.net/slideshow/embed_code/key/3xARfWNMVBp2g0
Parper Review 1
https://greeksharifa.github.io/machine_learning/2019/12/09/Light-GBM/
Paper Review 2
https://soobarkbar.tistory.com/33
XGBoost, pGBRT, scikit-learn, R의 gbm4을 포함해 GBDT를 꽤 여러 종류로 구현해놨다. Scikit-learn과 R의 gbm은 사전 정렬 알고리즘을 구현했고 pGBRT는 히스토그램 기반 알고리즘을 구현했다. XGBoost는 사전 정렬 알고리즘과 히스토그램 기반 알고리즘 모두 지원한다. 논문5에서 볼 수 있듯이 XGBoost가 다른 것들을 능가한다. 그래서 본 논문 실험 시 XGBoost를 기준선으로 삼았다.
참조
https://ict-nroo.tistory.com/57
https://new93helloworld.tistory.com/109
https://greatzzo.tistory.com/17
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