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