具体介绍lightgbm的原理

LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法。它的主要原理如下：

1. 分层采样：LightGBM采用分层采样的方法对数据进行随机采样，以提高模型的泛化能力。

2. 基于 histogram 的特征划分：LightGBM采用基于直方图的特征划分方法，比传统的基于计算分割质量的方法更快。

3. 直接使用损失函数对叶子节点进行优化：LightGBM直接在损失函数上进行优化，而不是在算法对应的误差上进行优化，使得模型更加稳定。

4. 并行学习：LightGBM支持多线程并行学习，大大提高了训练速度。

5. 快速的预测：LightGBM通过对树结构进行预测，使得预测效率极高。

这些原理加上许多其他的优化技巧，使得LightGBM在速度和效果方面都较传统的梯度提升决策树算法有着显著的提高。