lightgbm特征选择原理

LightGBM的特征选择原理主要包括以下几个方面：

1. 基于直方图的决策树算法：LightGBM使用了基于直方图的决策树算法来构建决策树，这种算法能够有效地处理大规模数据集。它通过将连续特征的值分成离散的若干个区间（即直方图的柱子）来表示特征的分布情况，从而减少了计算和存储的开销。

2. 单边梯度采样（GOSS）：在训练过程中，LightGBM使用了单边梯度采样（GOSS）来减少只具有小梯度的数据实例的数量。GOSS通过保留具有高梯度的数据实例，来计算信息增益，从而减少了计算的时间和空间开销。

3. 互斥特征捆绑（EFB）：LightGBM可以将互斥的特征绑定为一个特征，从而达到降维的目的。通过互斥特征捆绑，可以减少特征的维度，提高模型的训练效率。

4. 带深度限制的Leaf-wise叶子生长策略：与传统的GBDT工具使用低效的按层生长（level-wise）的决策树生长策略不同，LightGBM使用带深度限制的Leaf-wise叶子生长策略。这种策略可以减少无关的叶子的搜索和分裂，提高训练速度。

综上所述，LightGBM的特征选择原理主要包括基于直方图的决策树算法、单边梯度采样、互斥特征捆绑和带深度限制的Leaf-wise叶子生长策略。