LightGBM：基于决策树算法的快速，分布式，高性能梯度提升（GBT，GBDT，GBRT，GBM或MART）框架，用于排名，分类和许多其他机器学习任务-源码
渐变光机
LightGBM是使用基于树的学习算法的梯度增强框架。 它被设计为分布式且高效的，具有以下优点：
训练速度更快，效率更高。
降低内存使用率。
更好的准确性。
支持并行和GPU学习。
能够处理大规模数据。
有关更多详细信息，请参阅。
受益于这些优势，LightGBM被广泛用于许多机器学习竞赛的中。
在公共数据集上进行的表明，LightGBM可以在效率和准确性上均优于现有的Boosting框架，并且显着降低了内存消耗。 此外， 表明，LightGBM可通过使用多台机器进行特定设置的训练来实现线性加速。
入门和文档
我们的主要文档位于并从该存储库生成。 如果您不熟悉LightGBM，请按照站点上进行。
接下来，您可能需要阅读：
显示常见任务命令行用法的。
LightGBM支持的和算法。
是您可以进行的自定义的详尽列表。
和可以加快计算速度。
是有关超参数的详细指南。
为LightGBM超参数（）提供自动调整。
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