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人工智能完整词典

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GOSS (Gradient-based One-Side Sampling)

Méthode d'échantillonnage de LightGBM qui conserve toutes les instances avec grands gradients et échantillonne aléatoirement celles avec petits gradients, équilibrant efficacité et précision.

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EFB (Exclusive Feature Bundling)

Technique de réduction de dimensionnalité regroupant des features mutuellement exclusives en une seule feature, réduisant le nombre de features sans perte d'information.

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Number of Leaves

Paramètre principal de LightGBM contrôlant le nombre de feuilles maximales par arbre, influençant directement la complexité et la capacité d'apprentissage du modèle.

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DART (Dropouts meet Multiple Additive Regression Trees)

Variante de boosting implémentée dans LightGBM utilisant du dropout pour améliorer la généralisation, inspirée des techniques de deep learning.

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L1/L2 Regularization

Techniques de régularisation dans LightGBM ajoutant des pénalités sur les poids des feuilles pour contrôler la complexité du modèle et prévenir le surapprentissage.

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Metric

Fonction d'évaluation utilisée pour mesurer les performances du modèle durant l'entraînement, distincte de la fonction objectif mais essentielle pour le monitoring.

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Feature Parallelism

Stratégie de parallélisation alternative dans LightGBM où les features sont distribuées horizontalement entre les workers pour trouver les meilleures divisions.

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Voting Parallelism

Technique hybride de parallélisation dans LightGBM combinant data et feature parallelism pour optimiser les performances sur très grands datasets.

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