LightGBM算法流程图示

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种高效的梯度增强决策树算法。其基本流程可以简单概括为以下几个步骤：

1. **数据准备**：首先对输入的数据进行预处理，包括特征选择、特征编码和缺失值处理等。

2. **构建决策树**：从随机选取的样本来建立第一棵决策树。这棵树的目标是最小化残差平方和（Loss Function），通常是均方误差或交叉熵损失。

3. **计算残差**：对于每棵树，通过预测结果减去实际目标值计算出当前模型的残差。

4. **梯度提升**：迭代过程中，每次训练新的决策树都是针对上一轮残差进行优化，新树的目标是减少剩余错误。

5. **剪枝**：为了控制过拟合，LightGBM采用了路径剪枝技术，即在训练阶段就限制每个叶子节点的最大样本数。

6. **集成学习**：将训练得到的一系列决策树集成起来形成一个模型，通常采用平均或投票的方式。

7. **预测**：对于新的输入数据，通过所有决策树的投票或加权平均得出最终的预测结果。

8. **评估性能**：通过验证集或交叉验证来评估模型的性能，并根据需要调整超参数。