LightGBM模型
上文提到了一个高效的树集成算法Xgboost模型，但是在处理特征维度和数据量较大的数据时，效率仍然是低迷的。相比于GBDT和Xgboost等模型，微软开源的Lightgbm模型采用了各种手段来降低数据量和数据特征维度，从而大大提高了模型的训练速度也确保了准确率。 How to do 为了降低因大量的实例数和较高的特征维度对模型训练的影响，一个自然的想法就是减少数据实例数和特征维度。而Lightgbm模型采取的方案分别为：Gradient-based One-Side Sampling(GOSS)和Exclusive Feature Bundling(EFB)。 ...