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LightGBM：LightGBM模型优化与调参.docx

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    LightGBM：LightGBM模型优化与调参

    1LightGBM：模型优化与调参

    1.1简介

    1.1.1LightGBM概述

    LightGBM是由Microsoft开发的梯度提升框架中的一种决策树算法，它在GBDT（GradientBoostingDecisionTree）的基础上进行了优化，以提高效率和性能。LightGBM的主要特点包括：

    高效性：通过使用直方图的差分来减少计算量，以及采用Leaf-wise的叶子生长策略来优化树的结构，从而实现更快的训练速度。

    低内存使用：通过使用更小的二进制数据和直方图，LightGBM能够减少内存

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