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机器学习: LightGBM模型(优化版)——高效且强大的树形模型
LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一种基于梯度提升决策树(GBDT)的框架,由微软提出。它具有高效的训练速度、低内存占用、支持并行和GPU加速等特点,非常适合大规模数据的训练任务,尤其在分类和回归任务中表现突出。LightGBM的核心原理可以从以下几个方面来理解: