1、LightGBM简介

LightGBM是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：

1)更快的训练效率

2)低内存使用

3)更高的准确率

4)支持并行化学习

5)可以处理大规模数据

与常见的机器学习算法对比，速度是非常快的

2、XGboost的缺点

在讨论LightGBM时，不可避免的会提到XGboost，关于XGboost可以参考此博文

关于XGboost的不足之处主要有：

1)每轮迭代时，都需要遍历整个训练数据多次。如果把整个训练数据装进内存则会限制训练数据的大小；如果不装进内存，反复地读写训练数据又会消耗非常大的时间。

2)预排序方法的时间和空间的消耗都很大

3、LightGBM原理

1)直方图算法

直方图算法的基本思想是先把连续的浮点特征值离散化成$k$个整数，同时构造一个宽度为$k$的直方图。在遍历数据的时候，根据离散化后的值作为索引在直方图中累积统计量，当遍历一次数据后，直方图累积了需要的统计量，然后根据直方图的离散值，遍历寻找最优的分割点。在XGBoost中需要遍历所有离散化的值，而在这里只要遍历$k$个直方图的值。

使用直方图算法有很多优点。首先，最明显就是内存消耗的降低，直方图算法不仅不需要额外存储预排序的结果，而且可以只保存特征离散化后的值。