LightGBM是决策树算法吗

### LightGBM 与决策树算法的关系

LightGBM 是一种基于决策树算法的提升方法 (Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)[^2]。具体来说，LightGBM 使用了多种技术来改进传统决策树模型的性能和效率。

传统的 GBDT 工具通常采用预排序的方法(pre-sorted) 来构建决策树[^1]。然而，这种方法在处理大规模数据集时会面临计算资源消耗过大的问题。为了克服这一挑战，LightGBM 引入了一些创新性的优化措施：

- **直方图算法**：通过将连续特征值离散化为 k 个整数（即建立直方图），从而加速节点分裂过程中的查找操作。

- **GOSS (Gradient-Based One-Side Sampling)** ：该策略允许 LightGBM 在不影响精度的前提下忽略大量具有较小梯度的数据样本，进而减少不必要的计算开销并加快训练速度[^3]。

因此，可以说 LightGBM 不仅继承了经典决策树的核心思想——递归地分割输入空间以最小化损失函数；而且针对实际应用中存在的瓶颈进行了针对性的技术革新，在保持高预测准确性的同时显著提高了运算效率[^4]。

import lightgbm as lgb

# 创建一个简单的 LightGBM 数据集对象
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)

# 定义参数字典
params = {
    'objective': 'binary',
    'metric': 'auc'
}

# 训练模型
bst = lgb.train(params, train_data)