【零基础（面试考点/竞赛用）】boosting算法中的佼佼者 LightGBM = GOSS + histogram + EFB

之前一直在用LightGBM模型，但是它的原理并不是非常的了解，与之前讲过的GBDT的区别也不甚清楚，所以今日一鼓作气，好好整明白这个运行的原理。 先放一个GBDT的链接： 【零基础学习（面试考点/竞赛不用）】GBDT Gradient-Boosting-Decision-Tree 梯度下降树 其实在上面的讲解GBDT的博客中提到了：GBDT中寻找分隔点分割特征是使用穷举法。穷举所有可能的情况然后

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