XGBoost的改进----Lightgbm

Lightgbm改进的点：
基于Histogram的决策树算法
带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略
直方图做差加速
直接支持类别特征(Categorical Feature)
Cache命中率优化
基于直方图的稀疏特征优化
多线程优化
下面主要介绍Histogram（直方图）做差加速、带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略。

• 基于histogram的决策树算法
  直方图算法的基本思想是先把连续的浮点特征值离散化成k个整数，同时构造一个宽度为k的直方图。在遍历数据的时候，根据离散化后的值作为索引在直方图中累积统计量，当遍历一次数据后，直方图累积了需要的统计量，然后根据直方图的离散值，遍历寻找最优的分割点。
  
  而xgboost中的做法是先对特征进行排序，然后按块存储，然后并行计算不同特征的分割点。
  对比以下：
  优点：直方图算法不仅不需要额外存储预排序的结果，而且可以只保存特征离散化后的值，而这个值一般用8位整型存储就足够了，内存消耗可以降低为原来的1/8。在计算上的代价也大幅降低，预排序算法每遍历一个特征值就需要计算一次分裂的增益，而直方图算法只需要计算k次（k可以认为是常数），时间复杂度从O(#data*#feature)优化到O(k*#features)。
  缺点：不能找到精确的分割点，但由于分割点误差并不是太大。，且实际上可能决策树对于分割点的精确程度并不太敏感，而且较“粗”的分割点也自带正则化的效果。