lgbm算法属于随机森林吗

不是，LGBM（LightGBM）是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的算法，而随机森林（Random Forest）是一种基于决策树的集成算法，它们两者之间有一些不同。LGBM 在决策树的建立过程中采用了一些优化策略，如特征并行、直方图算法等，使得其在效率和准确性上有一定的优势。

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光梯度增强机(LGBM)

光梯度增强机（LightGBM）是一个梯度增强框架，使用基于树的学习算法。它被设计为一个分布式高效系统，具有以下优点：训练速度更快，内存利用率更高，具有更好的准确性。LightGBM在机器学习分类算法中被广泛使用。

在一项研究中，作者使用了 LightGBM 作为监督机器学习分类算法之一。他们将序数编码和其他手工特征结合起来，作为机器学习模型的输入。通过对所有机器学习模型进行超参数调优，找到最优参数。LightGBM 可以帮助选择重要的特征，因为手工制作的特征数量超过了700个。作者使用随机森林（RF）和 LightGBM 来选择特征的重要性。然后，他们根据特征的重要性进行排序，并通过实验使用不同数量的特征。作者发现，在选择约150个特征时，模型表现最佳。对于使用CNN架构的模型，随机森林可以建立比LightGBM更好的特性。但对于BiLSTM和RNN，LightGBM则是更好的选择。因此，作者决定在每种体系结构上应用这两种方法，它在机器学习分类算法中被广泛使用。它具有训练速度快、内存利用率高以及准确性好的优点。在特征选择方面，LightGBM可以帮助选择重要的特征，并且在不同的体系结构中表现出良好的性能。