LightGBM算法解析

前言 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，佔用內存下降了3倍左右。因爲他是基於決策樹算法的，它採用最優的葉明智策略分裂葉子節點，然而其它的提升算法分裂樹一般採用的是深度方向或者水平明智而

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