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LightGBM是微软亚洲研究院（MSRA）于2017年提出的boosting框架，论文的标题为AHighlyEfficientGradientBoostingDecisionTree，其基本原理与XGBoost一样，使用基于学习算法的决策树，只是在框架上做了优化（主要是训练速度的优化）。.在Kaggle比赛中，应用最为广泛的就是...
论文链接：LightGBM:AHighlyEfficientGradientBoostingDecisionTree这篇文章主要对LightGBM论文做了个简单的总结。问题传统的GBDT存在一个问题。需要对每个特征，以及特征的每个取值进行遍历，求增益。从…
LightGBM原理之论文详解提升树是利用加模型与前向分布算法实现学习的优化过程，它有一些高效实现，如XGBoost,pGBRT，GBDT等。其中GBDT采用负梯度作为划分的指标（信息增益），XGBoost则利用到二阶导数。他们共同…
写这篇博客的原因是，网上很多关于Lightgbm的讲解都是从Lightgbm的官方文档来的，官方文档只会告诉你怎么用，很多细节都没讲。所以自己翻过来Lightgbm的源论文：LightGBM:AHighlyEfficientGradientBoostingDecisionTree仔细看了几遍，现在...
LightGBM论文翻译及总结LightGBM摘要GradientBoostingDecisionTree(GBDT)非常流行却鲜有实现，只有像XGBoost和pGBRT。尽管这些实现中采用了许多工程优化，当特征维度较高和数据量巨大的时候，其仍然存在效率和可扩展性的问题。
写这篇博客的原因是，网上很多关于Lightgbm的讲解都是从Lightgbm的官方文档来的，官方文档只会告诉你怎么用，很多细节都没讲。所以自己翻过来Lightgbm的源论文：LightGBM:AHighlyEfficientGradientBoostingDecisionTree仔细看了几遍，现在整理一下源论文，加深自己对Lightgbm技术细节的认…
因此LightGBM在Leaf-wise之上增加了一个最大深度的限制，在保证高效率的同时防止过拟合。(3)直接支持类别特征（即不需要做one-hot编码）实际上大多数机器学习工具都无法直接支持类别特征，一般需要把类别特征，转化到的one-hot编码特征，降低了空间和时间的效率。
我在学习lightGBM的时候苦于找不到质量高的学习资料，后来突然想起最好的资料难道不就是作者的原论文吗？所以本文主要是对lightGBM原论文的阅读翻译，一方面督促自己把论文精度一遍，一方面分享给有需要的朋友。参考资料：原文：LightGBM...
截止阅读时这篇论文的引用次数为966，和xgboost还是有一定差距的。三关键词及主要贡献关键词：gbdt，lightgbm1比xgboost还要快四详细解读0摘要即使有XGBoost和pGBRT这样的系统，当特征维度很高，数据很大时仍然无法满足需求。
LightGBM原理之论文详解2018-04-02TOC1.GOSS1.1.Leaf-wise(Best-first)的决策树生长策略2.EFBLightGBM原理之论文详解2018-04-02提升树是利用加模型与前向分布算法实现学习的优化过程，它有一些高效实现，如XGBoost,pGBRT，GBDT等。其中...
论文链接:LightGBM:AHighlyEfficientGradientBoostingDecisionTree这篇文章主要对LightGBM论文做了个简单的总结。问题传统的GBDT存在一个问题。需要对每个特征,以及特征...
写这篇博客的原因是,网上很多关于Lightgbm的讲解都是从Lightgbm的官方文档来的,官方文档只会告诉你怎么用,很多细节都没讲。所以自己翻过来Lightgbm的源论文:LightGBM:AHighlyEff...