lightgbm算法流程图

很抱歉，根据提供的引用内容，没有找到关于LightGBM算法流程图的信息。但是，我可以为您介绍一下LightGBM算法的基本流程和特点。

LightGBM是一种基于决策树的梯度提升框架，它的基本流程如下：
1. 初始化模型，将所有样本的权重初始化为相等的值。
2. 依次训练每棵树，每棵树都是在上一棵树的残差基础上进行训练。
3. 在每次训练树之前，对样本进行采样，以减少过拟合的风险。
4. 在每次训练树的过程中，对特征进行采样，以减少特征之间的相关性。
5. 在每次训练树的过程中，使用直方图算法对数据进行分割，以减少计算复杂度和内存占用。

LightGBM的特点包括：
1. 高效性：LightGBM使用直方图算法和基于梯度的单边采样（Gradient-based One-Side Sampling，GOSS）技术，大大提高了训练速度和内存利用率。
2. 准确性：LightGBM使用了基于梯度的决策树算法，可以更好地拟合数据。
3. 可扩展性：LightGBM支持并行化训练和分布式训练，可以处理大规模数据集。
4. 灵活性：LightGBM支持自定义损失函数和评估指标，可以适应不同的任务和场景。