【零基礎（面試考點/競賽用）】boosting算法中的佼佼者 LightGBM = GOSS + histogram + EFB

之前一直在用LightGBM模型，但是它的原理並不是非常的瞭解，與之前講過的GBDT的區別也不甚清楚，所以今日一鼓作氣，好好整明白這個運行的原理。 先放一個GBDT的鏈接： 【零基礎學習（面試考點/競賽不用）】GBDT Gradient-Boosting-Decision-Tree 梯度下降樹 其實在上面的講解GBDT的博客中提到了：GBDT中尋找分隔點分割特徵是使用窮舉法。窮舉所有可能的情況然後

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