LightGBM——提升機器算法（圖解+理論+安裝方法+python代碼）

前言 LightGBM是個快速的，分佈式的，高性能的基於決策樹算法的梯度提升框架。可用於排序，分類，迴歸以及很多其他的機器學習任務中。 在競賽題中，我們知道XGBoost算法非常熱門，它是一種優秀的拉動框架，但是在使用過程中，其訓練耗時很長，內存佔用比較大。在2017年年1月微軟在GitHub的上開源了一個新的升壓工具--LightGBM。在不降低準確率的前提下，速度提升了10倍左右，佔用內存下降

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