LightGBM 中文文档
计算机科学中仅存在两件难事：缓存失效和命名。——菲尔·卡尔顿
LightGBM 是一个梯度 boosting 框架, 使用基于学习算法的决策树.
它是分布式的, 高效的, 装逼的, 它具有以下优势:
- 速度和内存使用的优化
- 减少分割增益的计算量
- 通过直方图的相减来进行进一步的加速
- 减少内存的使用
- 减少并行学习的通信代价
- 稀疏优化
- 准确率的优化
- Leaf-wise (Best-first) 的决策树生长策略
- 类别特征值的最优分割
- 网络通信的优化
- 并行学习的优化
- 特征并行
- 数据并行
- 投票并行
- GPU 支持可处理大规模数据
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