LightGBM原理之論文詳解

LightGBM原理之論文詳解 提升樹是利用加模型與前向分佈算法實現學習的優化過程，它有一些高效實現，如XGBoost, pGBRT，GBDT等。其中GBDT採用負梯度作爲劃分的指標（信息增益），XGBoost則利用到二階導數。他們共同的不足是，計算信息增益需要掃描所有樣本，從而找到最優劃分點。在面對大量數據或者特徵維度很高時，他們的效率和擴展性很難使人滿意。微軟開源的LightGBM（基於GBD

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