lightgbm算法机器学习

LightGBM算法是一种集成算法，它是在XGBoost的基础上进行了优化。与XGBoost相比，LightGBM具有以下几个特点和优势：
1. 优化速度和内存使用：通过基于直方图算法的优化，使数据存储更加方便、运算更快、鲁棒性更强、模型更加稳定。同时，引入了单边梯度采样算法，减少计算每个分割增益的成本，提高算法的运行效率。此外，LightGBM还减少了内存使用和并行学习的计算成本。
2. 精度优化：LightGBM采用以叶子数为导向的决策树建立算法，相比于传统的按层生长的策略，可以降低误差，获得更好的精度。此外，LightGBM还对分类特征的编码方式进行了优化，提出了互斥特征捆绑算法，可以减少特征的维度并避免信息的丢失。
3. 稀疏优化：LightGBM使用离散的bin替换连续的特征值，可以减小存储空间，并采用无需存储其他信息即可对特征数值进行预排序的方法。