Descrição
Cargas distribuídas de gradient boosting conseguem rodar com ferramentas de aprendizado de máquina baseadas em árvores de decisão.
Este pacote é útil para desenvolvedores e pesquisadores que precisam dos componentes de linha de comando de uma configuração distribuída no estilo LightGBM. Ele não torna ciência de dados automática; usuários ainda preparam dados, configuram treinamento e validam modelos.
Treinamento distribuído pode mover conjuntos de dados privados entre máquinas. Confirme confiança na rede, caminhos de armazenamento e reprodutibilidade do experimento.