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LightGBM中的一些tips

改进
直方图算法（Histogram）
根据直方图中的离散值，遍历寻找最优分割点：
把连续的浮点特征离散 -> k个整数 -> 宽为k的直方图
遍历，离散化的值作为索引，在直方图中累积统计量

加速

  • 叶子 ＝ 父 － 兄弟 （直方图做差）
  • Leaf-wise带深度限制的叶子生长策略
  • 支持categorical feature

并行

  • feature parallel：每个worker中有所有feature数据，本地split
  • data parallel：只汇总不同worker的不同feature的直方图，在汇总的直方图上split

带深度限制的Leaf-wise

  • Level-wise (GBDT, XGB)：一次分裂同一层的叶子，易多线程优化，不易过拟合；但很多叶子分裂增益低，存在不必要的搜索和分裂
  • Leaf-wise：从所有叶子中找Gain最大的叶子进行分裂，但易过拟合 -> 增加最大深度限制

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