達觀杯-文本智能處理挑戰賽-05

一、LightGBM原理簡介 傳統的boosting算法（如GBDT和XGBoost）已經有相當好的效率，但是在如今的大樣本和高維度的環境下，傳統的boosting似乎在效率和可擴展性上不能滿足現在的需求了，主要的原因就是傳統的boosting算法需要對每一個特徵都要掃描所有的樣本點來選擇最好的切分點，這是非常的耗時。爲了解決這種在大樣本高緯度數據的環境下耗時的問題，Lightgbm使用瞭如下兩種

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