1.LightGBM
2.LightGBM的实现
1.LightGBM
LightGBM可以看作是XGBoost的升级豪华版，在获得与XGBoost近似精度的同时，又提供了更快的训练速度与更少的内存消耗。
其优缺点和XGBoost相似
LightGBM底层实现了GBDT算法，并且添加了一系列的新特性：
- 基于直方图算法进行优化，使数据存储更加方便、运算更快、鲁棒性强、模型更加稳定等。
- 提出了带深度限制的 Leaf-wise 算法，抛弃了大多数GBDT工具使用的按层生长 (level-wise) 的决策树生长策略，而使用了带有深度限制的按叶子生长策略，可以降低误差，得到更好的精度。
- 提出了单边梯度采样算法，排除大部分小梯度的样本，仅用剩下的样本计算信息增益，它是一种在减少数据量和保证精度上平衡的算法。
- 提出了互斥特征捆绑算法，高维度的数据往往是稀疏的，这种稀疏性启发我们设计一种无损的方法来减少特征的维度。通常被捆绑的特征都是互斥的（即特征不会同时为非零值，像one-hot），这样两个特征捆绑起来就不会丢失信息。
LightGBM是基于CART树的集成模型，它的思想是串联多个决策树模型共同进行决策。
2.LightGBM的实现
采用了英雄联盟的数据
对数据进行了，分布分析等来判断特征的影响
比较详细的调参
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num_leaves参数 这是控制树模型复杂度的主要参数，一般的我们会使num_leaves小于（2的max_depth次方），以防止过拟合。由于LightGBM是leaf-wise建树与XGBoost的depth-wise建树方法不同，num_leaves比depth有更大的作用。、
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min_data_in_leaf 这是处理过拟合问题中一个非常重要的参数. 它的值取决于训练数据的样本个树和 num_leaves参数. 将其设置的较大可以避免生成一个过深的树, 但有可能导致欠拟合. 实际应用中, 对于大数据集, 设置其为几百或几千就足够了.
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max_depth 树的深度，depth 的概念在 leaf-wise 树中并没有多大作用, 因为并不存在一个从 leaves 到 depth 的合理映射。
针对训练速度的参数调整
- 通过设置 bagging_fraction 和 bagging_freq 参数来使用 bagging 方法。
- 通过设置 feature_fraction 参数来使用特征的子抽样。
- 选择较小的 max_bin 参数。
- 使用 save_binary 在未来的学习过程对数据加载进行加速。
针对准确率的参数调整
- 使用较大的 max_bin （学习速度可能变慢）
- 使用较小的 learning_rate 和较大的 num_iterations
- 使用较大的 num_leaves （可能导致过拟合）
- 使用更大的训练数据
- 尝试 dart 模式
针对过拟合的参数调整
- 使用较小的 max_bin
- 使用较小的 num_leaves
- 使用 min_data_in_leaf 和 min_sum_hessian_in_leaf
- 通过设置 bagging_fraction 和 bagging_freq 来使用 bagging
- 通过设置 feature_fraction 来使用特征子抽样
- 使用更大的训练数据
- 使用 lambda_l1, lambda_l2 和 min_gain_to_split 来使用正则
- 尝试 max_depth 来避免生成过深的树
1.这里看到有bin的出现是否表示有分箱？
2.串联决策树，思想和XGBoost是一样的，不同之处在哪里？（CART回归树）
这两个模型（XGB和LIGHTXGB）经常在竞赛中同时出现值得研究
