LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree 論文解析
本文記錄了LGB論文中一些技術點，主要由論文內容和個人理解組成，歡迎一起探討 （一）介紹 GBDT由於其高效性準確性和可解釋性近幾年來被廣泛使用，但是隨着大數據時代的發展，傳統的GBDT也面臨着新的挑戰。大數據之所以大，一方面是因爲樣本的數量多，另一方面是因爲特徵維度高。而傳統的GBDT實現中，對於每次最佳分裂節點的選擇算法中，一般有兩個for循環，第一個循環遍歷所有特徵，第二個循環遍歷所有樣本，
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