lgbmregressor和Gradient Boosting

Machine（GBM）有什么不同？可以简单解释一下吗？

LGBMRegressor是基于轻量级梯度提升机（LightGBM）的回归模型，而Gradient Boosting Machine（GBM）是一种基于决策树的集成算法。相比于传统的GBM算法，LightGBM采用了基于GOSS（Gradient-based One-Side Sampling）和EFB（Exclusive Feature Bundling）的特殊优化技术，可以更快地进行训练和预测，并且具有更高的准确率和更低的运行内存消耗。因此，LGBMRegressor在工业实践中表现良好，特别适用于处理大规模数据集和高维特征。