LightGBM-də EFB və GOSS nədir?

LightGBM-də, EFB (Exclusive Feature Bundling) və GOSS (Gradient-based One-Side Sampling) modellərin performansını və öyrənmə sürətini yaxşılaşdıran iki optimallaşdırma texnikasıdır.

• EFB (Eksklüziv Xüsusiyyətlərin Birləşdirilməsi): bir-birini istisna edən xüsusiyyətləri birləşdirən metod, məlumatların ölçüsünü azaldır və öyrənmə prosesini sürətləndirir. Məsələn, iki xüsusiyyət heç vaxt eyni zamanda sıfır olmayan dəyərlər almırsa, onları birləşdirə bilərik, məlumatı qoruyaraq, xüsusiyyətlərin sayını azaldır.

• GOSS (Gradient-based One-Side Sampling): öyrənmə üçün məlumatların alt toplusunu seçən texnika, burada böyük gradientlərə malik bütün nümunələr saxlanılır (yəni, model daha çox səhv etdiyi nümunələr), və kiçik gradientlərə malik nümunələrdən təsadüfi nümunə alınır. Bu, çətin nümunələrə diqqət yetirməyə və keyfiyyəti əhəmiyyətli dərəcədə itirmədən öyrənmə prosesini sürətləndirməyə imkan verir.

Hər iki texnika LightGBM-in böyük və seyrek cədvəl məlumatları ilə effektiv işləməsinə kömək edir, sürət və keyfiyyəti artırır.