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微软开源LightGBM:轻量级梯度Boosting框架

原文LightGBM – A fast, distributed, gradient boosting framework
作者:微软 翻译赖信涛 责编:仲培艺

LightGBM是一个轻量级的GB框架,基于决策树的学习算法,支持分布式。具有以下优点:

  • 快速的学习效率
  • 低内存占用
  • 更高的准确性
  • 支持并行学习
  • 支持处理大数据

更多技术细节,可以参考发布信息

基于公共数据的处理实验表明,LightGBM在效率和准确率方面已经击败了现有的Boosting工具。此外,实验显示,LightGBM在多台机器的特定设置下可以实现线性加速。

项目地址

此框架已经在GitHub上开源:https://github.com/Microsoft/LightGBM


讨论

itschekkers说:看起来不错,特别是能降低内存占用。如果他们默认支持k-fold cross-validation就更好了。

nl说:https://github.com/Microsoft/LightGBB/wiki/Experiments#comparison-experiment,哇,几乎是XGBoost速度的三倍,准确性也更高,我要离开Kaggle了。

TheGuyWhoCodes说:不错!如果有Python接口就更好了。


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