这是名为 LightGBM 的 Windows 应用程序，其最新版本可以下载为 v4.1.0.zip。 它可以在工作站的免费托管服务提供商 OnWorks 中在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行这个名为 LightGBM 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从本网站启动任何 OS OnWorks 在线模拟器，但更好的 Windows 在线模拟器。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Windows 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序并安装。
- 7. 从您的 Linux 发行版软件存储库下载 Wine。 安装后，您可以双击该应用程序以使用 Wine 运行它们。 您还可以尝试 PlayOnLinux，这是 Wine 上的一个花哨界面，可帮助您安装流行的 Windows 程序和游戏。
Wine 是一种在 Linux 上运行 Windows 软件的方法，但不需要 Windows。 Wine 是一个开源的 Windows 兼容层，可以直接在任何 Linux 桌面上运行 Windows 程序。 本质上，Wine 试图从头开始重新实现足够多的 Windows，以便它可以运行所有这些 Windows 应用程序，而实际上不需要 Windows。
截图：
轻型GBM
描述：
LightGBM 或 Light Gradient Boosting Machine 是一种基于决策树算法的高性能开源梯度提升框架。 与其他 boosting 框架相比，LightGBM 在速度、效率和准确性方面提供了几个优势。 并行实验表明，LightGBM 可以通过多台机器在特定设置下进行训练获得线性加速，同时消耗更少的内存。
LightGBM 支持并行和 GPU 学习，可以处理大规模数据。 它已被广泛用于排名、分类和许多其他机器学习任务。
特征
- 基于直方图的算法可实现最佳速度和内存使用
- 逐叶（最佳优先）树生长
- 分类特征的最佳分割
- 最先进的算法和并行学习算法
- GPU支持
- 支持回归、二元分类、多分类等应用和指标
- DART
- L1/L2 正则化
- 套袋
- 列（特征）子样本
- 继续训练输入 GBDT 模型
- 使用输入分数文件继续训练
- 加权训练
- 训练期间的验证指标输出
- 多重验证数据
- 多个指标
- 提前停止（训练和预测）
- 叶指数预测
程式语言
C + +中
分类目录
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/lightgbm.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便从我们的免费操作系统之一以最简单的方式在线运行。