LightGBM和CatBoost：比较与区别

LightGBM和CatBoost是两个流行的梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）框架，它们在机器学习和数据科学领域中广泛应用。虽然它们都基于相似的原理，但在实现和性能方面存在一些区别。本文将对LightGBM和CatBoost进行比较，并介绍它们的编程示例。

LightGBM和CatBoost都是基于梯度提升算法的决策树框架，旨在通过逐步迭代的方式训练决策树模型。它们都具有优秀的性能和可扩展性，适用于大规模数据集和高维特征。

下面我们将分别介绍LightGBM和CatBoost的特点以及它们之间的区别。

LightGBM：

LightGBM是由微软开发的一种高效的梯度提升框架。它的设计目标是提供更快的训练速度和更低的内存占用，以处理大规模数据集。下面是一个使用LightGBM进行分类任务的示例代码：

import lightgbm as lgb
import numpy as np

# 准备数据
X_train = np.random