LightGBM是什么？相对于xgboost有什么优势？如何使用randomSearchCV和lightgbm进行组合获取最优参数组合？
LightGBM是什么？相对于xgboost有什么优势？如何使用randomSearchCV和lightgbm进行组合获取最优参数组合？
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT在工业界应用广泛，通常被用于点击率预测，搜索排序等任务。GBDT也是各种数据挖掘竞赛的致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。
LightGBM （Light Gradient Boosting Machine）(请点击https://github.com/Microsoft/LightGBM)是一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并行训练，并且具有以下优点：
● 更快的训练速度
● 更低的内存消耗
● 更好的准确率
● 分布式支持，可以快速处理海量数据
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