LightGBM 中文文檔

LightGBM 是一個梯度 boosting 框架, 使用基于學習算法的決策樹.
它是分布式的, 高效的, 裝逼的, 它具有以下優勢:

  • 速度和內存使用的優化
    • 減少分割增益的計算量
    • 通過直方圖的相減來進行進一步的加速
    • 減少內存的使用
      減少并行學習的通信代價
  • 稀疏優化
  • 準確率的優化
    • Leaf-wise (Best-first) 的決策樹生長策略
    • 類別特征值的最優分割
  • 網絡通信的優化
  • 并行學習的優化
    • 特征并行
    • 數據并行
    • 投票并行
  • GPU 支持可處理大規模數據

更多有關 LightGBM 特性的詳情, 請參閱: LightGBM 特性.

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