LightGBM（Light
Gradient Boosting Machine）是微软开源的一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并行训练。
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT在工业界应用广泛，通常被用于点击率预测，搜索排序等任务。GBDT也是各种数据挖掘竞赛的致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。
LightGBM提出的主要原因是为了解决GBDT在海量数据遇到的问题，让GBDT可以更好更快地用于工业实践。其具有以下优点：
·更快的训练速度
·更低的内存消耗
·更好的准确率
·分布式支持，可以快速处理海量数据
安装说明：
visual c++ 2015编译版lightgbm，亲测安装成功
切换到python-package目录下，运行 python
setup.py install 就行了
LightGBM LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一款基于决策...
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本文为官方文档翻译，点击查看英文原版。 LightGBM(Light Gradient Boosting Mach...
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顾名思义，Gradient Boosting = Gradient Descent + Boosting。 既然是...
GDBT的概论 Gradient Boosting基本的结构：Gradient Boosting + 决策树 = ...
Boosting GBM，GBDT，Gradient Boosting Machineref: https://s...
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本文标题：LightGBM（Light Gradient Boosting
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