> ML_KUTUPHANE // LIGHTGBM_v1.0
LightGBM
Microsoft — Hızlı, dağıtık ve yüksek performanslı gradyan artırma çerçevesi.
classical-mlv4.5.0MITqualified
Model Eğitimi (Training)
Desteklenen Hızlandırıcılar:
CPUCUDA
Dağıtık Eğitim (Distributed):Evet
Model Sunumu (Inference)
Inference Hızlandırıcıları:
CPUCUDA
Hedef Ortamlar (Targets):server, edge
Kuantizasyon Formatları:Treelite, ONNX
Neleri Sağlar (Ne Yapar)
- +Daha hızlı kayıp azaltımı için yaprak odaklı (leaf-wise) ağaç büyümesi
- +One-hot kodlama olmadan tam sayı kategorik özniteliklere yerel destek
- +Ciddi bellek tasarrufu sağlayan histogram tabanlı gruplama
Neleri Sağlamaz (Ne Yapmaz)
- -Karmaşık görüntü evrişimleri veya LLM modelleri eğitme
- -Çok küçük veri setlerinde (<1000 satır) derinlik ayarlanmadan aşırı öğrenmeyi önleme
- -Tarayıcı içinde yerel çalışma
>Uygun İş Tipleri
- Milyonlarca satırlı tablolarda yüksek hızlı eğitim
- Yüzlerce kategorik sütuna sahip veri setleri
- Maliyet odaklı CPU eğitim kümeleri
>Uygun Olmayan İş Tipleri
- Aşırı öğrenmeye meyilli çok küçük veri setleri
- Ses ve konuşma deşifresi
Veri Yerleşimi ve İkameti
Yerel sunucu belleği.
Güvenlik Değerlendirmesi
Yerel model metin formatı rastgele kod çalıştırma riskine karşı güvenlidir.
Operasyonel Metrikler ve Bilinen Kısıtlar
Olgunluk:mature
Öğrenme Eğrisi:moderate
Operasyon Yükü:low
Maliyet Seviyesi:free-oss
> Bilinen Kısıtlamalar:
- min_data_in_leaf çok küçük seçilirse yaprak odaklı büyüme sebebiyle küçük verilerde aşırı öğrenebilir.
- GPU desteği için OpenCL/CUDA derlemesi gerekir.
İlişkili Üretim Arıza Paternleri (Incidentpedia)
Bu kütüphaneyi üretimde kullanırken aşağıdaki arıza senaryolarına karşı fail-closed korumalar uygulayın:
> Birincil Kanıt ve Doğrulama Kaynakları
LightGBM Documentationofficial-docs • >=4.0.0, <=4.5.x
2026-09-25HIGH