LightGBM算法的核心

LightGBM算法的核心包括以下几个方面：
1. 基于leaf-wise的决策树生长策略：相较于传统的level-wise生长策略，leaf-wise生长策略可以更快地找到最优的分裂点，从而提高了模型的准确率和效率。
2. 直方图算法：LightGBM算法使用直方图算法来寻找最佳分裂点，这种算法可以减少大量的计算和内存占用，从而提高了模型的训练速度和效率。
3. 并行学习：LightGBM算法支持并行学习，可以利用多核CPU和分布式计算来加速模型的训练过程。
4. GOSS和EFB：这两种技术可以进一步提高模型的训练速度和效率，GOSS可以减少梯度的计算量，EFB可以减少内存的占用。
5. 支持类别型特征：LightGBM算法可以直接处理类别型特征，无需进行独热编码等操作。
6. Cache命中率优化：LightGBM算法可以通过优化数据的存储方式和访问方式来提高Cache的命中率，从而进一步提高模型的训练速度和效率。