LightGBM'de EFB ve GOSS nedir?

LightGBM'de, EFB (Exclusive Feature Bundling) ve GOSS (Gradient-based One-Side Sampling), modeli optimize eden ve eğitim hızını artıran iki tekniktir.

• EFB (Özel Özellik Birleştirme): Birbirini dışlayan özellikleri tek bir özellikte birleştiren yöntem, böylece veri boyutunu azaltır ve eğitimi hızlandırır. Örneğin, iki özellik aynı anda sıfır olmayan değerler almadığında, bunlar birleştirilebilir, bilgiyi koruyarak özellik sayısını azaltır.

• GOSS (Gradyan Tabanlı Tek Taraflı Örnekleme): Eğitim için veri altkümesi seçme tekniği, burada büyük gradyanlara sahip örnekler (yani modelin daha çok hata yaptığılar) korunur ve küçük gradyanlara sahip örneklerden rastgele bir örnekleme yapılır. Bu, zor örneklere odaklanmayı sağlar ve kalite kaybı olmadan eğitimi hızlandırır.

Her iki teknik de LightGBM'nin büyük ve seyrek tablo verileriyle verimli çalışmasına yardımcı olur, hız ve kaliteyi artırır.