LightGBM 算法嵌入式筛选特征

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个高效的梯度提升算法库，特别适合处理大规模数据集。它在特征处理方面引入了一种称为“嵌入式特征选择”的技术，这是一种内置在训练过程中的特征重要性评估方法。

嵌入式筛选特征的工作原理是，在构建决策树的过程中，LightGBM不仅考虑了每个特征对于当前目标变量的影响，还会动态地评估哪些特征对模型性能的提升最显著。具体来说，它通过计算增益（Gini impurity或信息增益）或损失函数的减少来衡量特征的重要性。当构建一个新的叶子节点时，LightGBM会选择那些能最大程度上减少目标函数残差的特征。

在LightGBM中，这种特征选择是无监督的，因为模型是在训练过程中自我学习哪个特征最有用，而不需要预先设定特征重要性的阈值。这使得LightGBM能够高效地处理大量的特征，并且避免了过度拟合风险，因为它不会仅仅因为拥有更多特征就增加复杂性。

相关问题：
1. LightGBM如何区分重要和不重要的特征？
2. 嵌入式特征选择与预处理特征选择有何不同？
3. 这种方法是否会影响模型的训练速度？