LightGBM介绍及与XGBoost的区别

LightGBM介绍及与XGBoost的区别

LightGBM是一种基于决策树的梯度提升框架，它相对于XGBoost有很多优势。在实际应用中，LightGBM可以大幅提高模型训练的速度和准确性。

1. 性能优势：LightGBM相对于XGBoost更快的训练速度和更好的数据处理能力，是由于它采用了基于直方图的方法进行特征离散化和数据划分。LightGBM通过离散化连续特征，将问题转换为分类问题，然后再使用直方图的方法进行数据划分。这种方法可以显著减少计算复杂度和内存占用，并且在处理大规模数据时具备较好的效果。

2. 内存占用更小：LightGBM采用了按照特征值进行划分的方式来建立决策树，可以减少内存占用。

3. 高维稀疏数据处理：当数据集存在大量的稀疏特征时，LightGBM可以更好地处理，因为它使用了稀疏特征优化算法。

下面我们将介绍如何使用randomSearchCV和LightGBM进行组合获取最优参数组合。

代码实现

首先，我们需要引入相关的库和数据集。在本例中，我们使用sklearn.datasets中的iris数据集。

import lightgbm as lgb
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