万字总结LightGBM原理、核心参数以及调优思路（上篇）
在机器学习领域，LightGBM凭借其卓越的速度和准确性，迅速成为众多数据科学家和算法工程师的首选算法之一。作为一款基于梯度提升框架的高效机器学习工具，LightGBM在处理大规模数据集时表现出色，尤其适用于需要快速模型训练和预测的场景。
文章目录
一、LightGBM提出背景
XGBoost作为一种先进的梯度提升算法，在高精度建模方面虽然表现出色，但在处理大规模数据时，其计算速度和资源消耗的不足成为了制约其应用的瓶颈。针对这些问题，LightGBM提出了创新的解决方案。通过采用高效的数据压缩技术，LightGBM显著提升了计算效率，其计算时间仅为XGBoost的二十分之一，内存占用量则降至五分之一，成为首个能够迅速处理海量数据的集成学习算法。与XGBoost相比，LightGBM不仅在计算效率和内存占用上具有明显优势，而且在面对高维数据时展现出更好的抗过拟合特性。在数据量不断增长的当下，LightGBM因其出色的性能和适应性，成为了探索性建模的理想选择（Baseline模型）。在实际建模效果上，LightGBM与XGBoost相比也毫不逊色，为数据分析和机器学习领域带来了新的选择和可能性。
LightGBM算法简介
LightGBM 是一种高效的 Gradient Boosting 算法，由 Microsoft Research Asia 团队开发，早期为Microsoft内部处理海量高维数据的专用算法，并于2017年由Guolin Ke, Qi Meng, Thomas Finley等人通过论文形式正式发布。如果说XGB为GBDT类算法在提升计算精度上做出了里程碑式的突破，那么LGBM则是在计算效率和内存优化上提出了开创性的解决方案，一举将GBDT类算法计算效率提高了近20倍、并且计算内存占用减少了80%，这也最终使得GBDT类算法、这一机器学习领域目前最高精度的预测类算法，能够真正应用于海量数据的建模预测。以下是官网给出的XGB、基于直方图优化的XGB和LGBM算法的在相同计算任务下计算时间的对比：
而在内存占用方面，LGBM算法的优势也同样非常明显，以下是相同计算任务下不同算法的内存占用对比：
XGBoost_hist 是在 LightGBM 提出之后，针对 XGBoost 的一种优化。XGBoost_hist 是 XGBoost 的一种变体，使用了直方图近似的技术。XGBoost_hist是受到了 LightGBM 的启发，LightGBM 则是第一个广泛使用直方图近似技术的梯度提升决策树算法。
LightGBM算法是目前进行集成学习建模过程中，速度最快，效率最高的算法。围绕海量数据集进行迅速的建模，一般都是先使用LightGBM进行建模的尝试，探索出一些经验后，再使用一些更加复杂的算法完成最终的建模。不仅计算速度快，LightGBM的计算精度同样很高，几乎能够保持和xgboost几乎一样的预测精度，相同计算任务，三种算法的计算准确率如下：
不难发现，预测精准而计算过程高效，这也是Light一词的核心精髓，并且经过这么多年的实践验证，可以说目前来看，LightGBM已然成为处理海量数据最高效、最通用的机器学习算法。
二、LightGBM基本原理与核心优化介绍
三、LightGBM中的优化策略
1.连续变量分箱
2.互斥特征捆绑（Exclusive Feature Bundling，EFB）
3.基于梯度的单边采样（Gradient-based One-Side Sampling，GOSS）
4.LGBM决策树生长过程与直方图优化算法（Histogram-based Algorithm）
LightGBM决策树生长过程与直方图优化算法（欢迎关注~）
