lightGBM跟catboost哪个好

LightGBM和CatBoost都是目前非常流行的梯度提升决策树（GBDT）算法框架，它们都有自己的优点和适用场景：

- LightGBM在处理大规模数据时表现优异，因为它使用了基于直方图的决策树算法和互斥特征捆绑（Exclusive Feature Bundling）等技术，能够快速高效地训练模型。此外，LightGBM还支持并行化训练和分布式训练，可以处理大规模的数据集。
- CatBoost在处理高维稀疏数据时表现优异，因为它使用了对类别特征进行编码的技术，能够更好地处理高基数类别特征。此外，CatBoost还支持对缺失值的处理和自动调参等功能，可以帮助用户更方便地构建和优化模型。

因此，选择哪个算法取决于具体的应用场景和需求。如果你需要处理大规模数据集，可以选择LightGBM；如果你需要处理高维稀疏数据或者需要更方便的调参功能，可以选择CatBoost。当然，这并不是绝对的，根据具体问题具体分析，有时候LightGBM也可以处理高维稀疏数据，CatBoost也可以用于大规模数据集的训练。