机器学习 | Python算法LightGBM

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种基于梯度提升框架的机器学习算法，专门用于解决分类和回归等问题。它是由微软团队开发的，旨在提供高效、快速和准确的梯度提升算法实现。

与传统的梯度提升方法相比，LightGBM 在许多方面具有优势：

高效性: LightGBM 使用了一种称为 “基于直方图的学习”（Histogram-based Learning）的技术，它能够高效地处理数据，减少内存消耗并提高训练速度。这是通过将数据分成直方图（histogram）来实现的，从而降低了复杂度。

快速: 由于使用了基于直方图的学习和其他一些优化技术，LightGBM 在大规模数据集上训练的速度很快，因此在处理大量数据时特别有用。

准确性: LightGBM 在决策树的生长过程中使用了一种称为 “GOSS”（Gradient-based One-Side Sampling）的技术，以更有效地选择需要分裂的叶子节点。这有助于提高模型的准确性。

支持并行化: LightGBM 支持多线程并行化，在多核处理器上可以更充分地利用计算资源，进一步提高了训练速度。

可扩展性: LightGBM 支持大规模数据集的训练和预测，可以在内存有限的情况下处理大量的特征和样本。

LightGBM 在许多机器学习竞赛和实际应用中取得了出色的表现，成为了许多数据科学家和机器学习从业者的首选算法之一。它的灵活性、高效性和准确性使其成为处理结构化数据的强大工具。

2014 年，陈天奇（Tianqi Chen）以首个高效实现梯度提升决策树（Gradient Boosted Decision Trees）的库 XGBoost 的发布席卷了整个世界。在几个月内ÿ