Mis on histogrammidele põhinev gradientide tõstmine?

Histogrammi-põhine gradientide tugevdamine on gradientide tugevdamise algoritmide optimeerimine, kus pidevad tunnused diskretiseeritakse eelnevalt binadesse (koppidesse), ning treening toimub nende histogrammrepresentatsioonide põhjal.

Peamised eelised:

• Märkimisväärne kiirendus gradientide arvutamisel ja optimaalse jaotuse otsimisel, kuna operatsioonid toimuvad piiratud arv binades, mitte kõigi unikaalsete tunnuste väärtuste põhjal.
• Mälu kasutus väheneb.

Näide kasutusest: populaarsed teegid nagu LightGBM kasutavad histogrammidele põhinevat boostingut tõhusaks treeninguks suurte tabelandmete puhul.

Idee on asendada jaotuse optimaalsete piiride otsing täieliku binade otsinguga, mis lihtsustab ja kiirendab puude ehitamist.