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LightGBM 中文文档
资料介绍
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
更多有关 LightGBM 特性的详情, 请参阅: LightGBM 特性.
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