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LightGBM是微软亚洲研究院（MSRA）于2017年提出的boosting框架，论文的标题为AHighlyEfficientGradientBoostingDecisionTree，其基本原理与XGBoost一样，使用基于学习算法的决策树，只是在框架上做了优化（主要是训练速度的优化）。
LightGBM原理之论文详解提升树是利用加模型与前向分布算法实现学习的优化过程，它有一些高效实现，如XGBoost,pGBRT，GBDT等。其中GBDT采用负梯度作为划分的指标（信息增益），XGBoost则利用到二阶导数。他们共同的不足是，计算信息...
LightGBM原理之论文详解2018-04-02TOC1.GOSS1.1.Leaf-wise(Best-first)的决策树生长策略2.EFBLightGBM原理之论文详解2018-04-02提升树是利用加模型与前向分布算法实现学习的优化过程，它有一些高效实现，如XGBoost,pGBRT，GBDT等。其中...
LightGBM对缓存也进行了优化，增加了Cachehit的命中率。直方图算法这里额外补充下直方图算法，可以参照下面链接的讲解，很详细：Lightgbm直方图优化算法深入理解参考『论文阅读』LightGBM原理-LightGBM:AHighlyEfficientGradientBoosting
导语：本文主要是关于LightGBM的相关原理介绍，对于这样优秀的算法，每次看完LightGBM相关论文之后，总是会引发额外的思考，如梯度信息的直接使用，这些东西在元学习(LearningtoLearnwithGradients)中经常见到，在不平衡样本学习中损失函数的改造也可以看到它的影子(GradientHarmonizedSingle-stageDetector...
简介lightGBM和XGBoost都是对GBDT模型的进化版本，原理上它和GBDT类似，也是采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值，去拟合新的决策树。GBDT既可以基于预排序特征值进行特
lightGBM是一个很好用的机器学习竞赛算法实现，他的本质是GDBT算法的一种优化实现，重点在于light这个单词上。作者在论文中提到，lightgbm可以比xgboost快6倍，同时使用更加小的内存，并且保持算法的高准确率。那么是如何实现light的呢？
论文阅读——LightGBM原理机器学习算法之LightGBM关于sklearn中的决策树是否应该用one-hot编码？-柯国霖的回答-知乎如何玩转LightGBMACommunication-EfficientParallelAlgorithmforDecisionTree.本文分享自微信公众号-Datawhale（Datawhale）...
我们将论文《Lightgbm:Ahighlyefficientgradientboostingdecisiontree》中没有提到的优化方案，而在其相关论文《Acommunication-efficientparallelalgorithmfordecisiontree》中提到的优化方案，放到本节作为LightGBM的工程优化来向大家介绍。
LightGBM是微软亚洲研究院（MSRA）于2017年提出的boosting框架，论文的标题为AHighlyEfficientGradientBoostingDecisionTree，其基本原理与XGBoost一样，使用基于学习算法的决策树，只是在框架上做了优化（主要是训练速度的优化）。
LightGBM原理之论文详解提升树是利用加模型与前向分布算法实现学习的优化过程，它有一些高效实现，如XGBoost,pGBRT，GBDT等。其中GBDT采用负梯度作为划分的指标（信息增益），XGBoost则利用到二阶导数。他们共同的不足是，计算信息...
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简介lightGBM和XGBoost都是对GBDT模型的进化版本，原理上它和GBDT类似，也是采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值，去拟合新的决策树。GBDT既可以基于预排序特征值进行特
lightGBM是一个很好用的机器学习竞赛算法实现，他的本质是GDBT算法的一种优化实现，重点在于light这个单词上。作者在论文中提到，lightgbm可以比xgboost快6倍，同时使用更加小的内存，并且保持算法的高准确率。那么是如何实现light的呢？
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我们将论文《Lightgbm:Ahighlyefficientgradientboostingdecisiontree》中没有提到的优化方案，而在其相关论文《Acommunication-efficientparallelalgorithmfordecisiontree》中提到的优化方案，放到本节作为LightGBM的工程优化来向大家介绍。
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