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LightGBM：LightGBM特征选择方法
1LightGBM：特征选择方法
1.1简介
1.1.1LightGBM概述
LightGBM是一个高效的梯度提升决策树框架，由Microsoft开发。它旨在处理大规模数据集，同时保持高效率和低内存消耗。LightGBM通过使用直方图优化和叶子并行学习等技术，显著提高了模型训练速度，同时保持了高精度。这使得LightGBM成为处理大规模机器学习问题的理想选择。
1.1.2特征选择的重要性
特征选择是机器学习流程中的关键步骤，它涉及识别和选择对模型预测能力最有贡献的特征。在LightGBM中，特征选择
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