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LightGBM是微软推出的梯度boosting框架，也使用基于学习算法的决策树，它与XGB-oost，有相同的特性，例如都基于分布式的学习框架，都支持大规模数据处理和计算，都有更高的准确率。它比XGBoost的主要优化点在于通过多种方式减少内存的使用，例如基于Histogram的决策树算法、带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略、Cache命中率优化等。因此，它也是非常好的并行集成学习方法。LightGBM的安装官网的过程略显复杂，读者可直接使用!pip install lightgbm命令安装，之后使用import lightgbm测试安装是否成功。
资料来源：《Python数据分析与数据化运营（第2版）》，文章链接：https://developer.aliyun.com/article/726313
2021-11-03 15:00:37赞同 展开评论 打赏
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