lightGBM原理

1. foreword
TSA比赛中，开始整的LR，把原始特征one-hot处理后输入LR训练。过了段时间开始搞RF和XGB，再后面搞LightGBM。

2. lightGBM简介
xgboost的出现，让数据民工们告别了传统的机器学习算法们：RF、GBM、SVM、LASSO……..。现在微软推出了一个新的boosting框架，想要挑战xgboost的江湖地位。

顾名思义，lightGBM包含两个关键点：light即轻量级，GBM 梯度提升机。

LightGBM 是一个梯度 boosting 框架，使用基于学习算法的决策树。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：

更快的训练效率

低内存使用

更高的准确率

支持并行化学习

可处理大规模数据

与常用的机器学习算法进行比较：速度飞起

3. xgboost缺点

其缺点，或者说不足之处：

每轮迭代时，都需要遍历整个训练数据多次。如果把整个训练数据装进内存则会限制训练数据的大小；如果不装进内存，反复地读写训练数据又会消耗非常大的时间。

预排序方法（pre-sorted）：首先，空间消耗大。这样的算法需要保存数据的特征值，还保存了特征排序的结果（例如排序后的索引，为了后续快速的计算分割点），这里需要消耗训练数据两倍的内存。其次时间上也有较大的开销，在遍历每一个分割点的时候，都需要进行分裂增益的计算，消耗的代价大。

对cache优化不友好。在预排序后，特征对梯度的访问是一种随机访问，并且不同的特征访问的顺序不一样，无法对cache进行优化。同时，在每一层长树的时候，需要随机访问一个行索引到叶子索引的数组，并且不同特征访问的顺序也不一样，也会造成较大的cache miss。

4. lightGBM特点
以上与其说是xgboost的不足，倒不如说是lightGBM作者们构建新算法时着重瞄准的点。解决了什么问题，那么原来模型没解决就成了原模型的缺点。

概括来说，lightGBM主要有以下特点：

基于Histogram的决策树算法

带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略

直方图做差加速

直接支持类别特征(Categorical Feature)

Cache命中率优化

基于直方图的稀疏特征优化

多线程优化

前2个特点使我们尤为关注的。

Histogram算法

直方图算法的基本思想：先把连续的浮点特征值离散化成k个整数，同时构造一个宽度为k的直方图。遍历数据时，根据离散化后的值作为索引在直方图中累积统计量，当遍历一次数据后，直方图累积了需要的统计量，然后根据直方图的离散值，遍历寻找最优的分割点。

带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略

Level-wise过一次数据可以同时分裂同一层的叶子，容易进行多线程优化，也好控制模型复杂度，不容易过拟合。但实际上Level-wise是一种低效算法，因为它不加区分的对待同一层的叶子，带来了很多没必要的开销，因为实际上很多叶子的分裂增益较低，没必要进行搜索和分裂。

Leaf-wise则是一种更为高效的策略：每次从当前所有叶子中，找到分裂增益最大的一个叶子，然后分裂，如此循环。因此同Level-wise相比，在分裂次数相同的情况下，Leaf-wise可以降低更多的误差，得到更好的精度。

Leaf-wise的缺点：可能会长出比较深的决策树，产生过拟合。因此LightGBM在Leaf-wise之上增加了一个最大深度限制，在保证高效率的同时防止过拟合。