Descrição
Gradient boosting distribuído consegue ser usado em fluxos Python por meio de bindings e ferramentas LightGBM.
Este pacote é útil para cientistas de dados e desenvolvedores que treinam modelos de boosting por árvores de decisão em fluxos Python. Ele não fornece dados limpos nem valida modelos automaticamente; o código ao redor controla treinamento e avaliação.
Saídas de aprendizado de máquina podem enganar com dados enviesados, vazados ou privados. Valide com cuidado antes de usar previsões em decisões reais.