LightGBM介绍 xgboost是一种优秀的boosting框架,但是在使用过程中,其训练耗时过长,内存占用比较大.微软在2016年推出了另外一种boosting框架--lightgbm,在不降低准确度的的前提下,速度提升了10倍左右,占用内存下降了3倍左右.详细的实验结果参见:LightGBM experiment.其令人印象深刻的特点有: 将连续的特征值转化为离散的直方图,利用直方图进行节点的分裂,牺牲了一定的准确度换取了训练速度和内存空间的优化. 相对于xgboost的level-wi…