Dies ist die Windows-App namens LightGBM, deren neueste Version als v4.1.0.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online im kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens LightGBM mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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LichtGBM
BESCHREIBUNG
LightGBM oder Light Gradient Boosting Machine ist ein leistungsstarkes Open-Source-Framework zur Gradientenverstärkung, das auf Entscheidungsbaumalgorithmen basiert. Im Vergleich zu anderen Boosting-Frameworks bietet LightGBM mehrere Vorteile in Bezug auf Geschwindigkeit, Effizienz und Genauigkeit. Parallele Experimente haben gezeigt, dass LightGBM eine lineare Geschwindigkeitssteigerung durch mehrere Maschinen für das Training in bestimmten Einstellungen erreichen kann, während gleichzeitig weniger Speicher verbraucht wird.
LightGBM unterstützt paralleles und GPU-Lernen und kann große Datenmengen verarbeiten. Es wird häufig für Rankings, Klassifizierungen und viele andere Aufgaben des maschinellen Lernens verwendet.
Eigenschaften
- Histogrammbasierte Algorithmen für optimale Geschwindigkeit und Speichernutzung
- Blattweises (Best-First) Baumwachstum
- Optimale Aufteilung für kategoriale Merkmale
- Modernste Algorithmen und parallele Lernalgorithmen
- GPU-Unterstützung
- Unterstützt Regression, binäre Klassifizierung, Mehrfachklassifizierung und andere Anwendungen und Metriken
- PFEIL
- L1/L2-Regularisierung
- Bagging
- Spalte (Feature) Unterstichprobe
- Weiterer Zug mit Eingabe GBDT-Modell
- Fortgesetzter Zug mit der Eingabe-Score-Datei
- Gewichtetes Training
- Ausgabe von Validierungsmetriken während des Trainings
- Mehrere Validierungsdaten
- Mehrere Metriken
- Frühes Stoppen (sowohl Training als auch Vorhersage)
- Vorhersage für den Blattindex
Programmiersprache
C + +
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/lightgbm.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt zu werden.
