LightGBM與XGBoost原理
LightGBM和XGBoost都是GBDT的高效實現，所以先簡單介紹下GBDT。 1. Gradient Boosting Decision Tree 提升樹的學習優化過程中，損失函數平方損失和指數損失時候，每一步優化相對簡單，但對於一般損失函數優化的問題，Freidman提出了Gradient Boosting算法，其利用了損失函數的負梯度在當前模型的值 −[∂L(y,f(xi))∂f(xi
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