Lightgbm-DNN

LightGBM-DNN是一种结合了梯度提升决策树（Gradient Boosting Machine，简称GBM）模型和深度神经网络（Deep Neural Network，简称DNN）的集成学习技术。它利用LightGBM的强大之处，即高效处理高维稀疏数据，同时引入深度学习的优势，如模型复杂度和非线性表达能力。

在LightGBM-DNN模型中，通常先通过LightGBM训练出初步的特征表示，然后将这些表示作为输入传递给一个深层神经网络进行深层次的学习和优化。这种融合使得模型能够捕捉到更复杂的模式，并且能够处理连续和分类特征，提高了预测性能。

优点包括：
1. 结合了两种模型的优点：GBM的解释性强和DNN的非线性建模能力强。
2. 可以处理大规模和高维度的数据。
3. 适合于特征重要性不明朗的情况，因为DNN可以帮助发现新的重要特征组合。

应用广泛于推荐系统、图像识别、自然语言处理等场景中。