【AI深究】LightGBM深度解析：原理、算法与工程实践——全网最详细全流程详解与案例（附详尽Python代码演示）|集成方法核心原理、算法细节数学表达、工程实现与实际意义|参调技巧与代码示例可视化

最新推荐文章于 2025-07-03 03:00:00 发布
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#人工智能 #机器学习 #算法 #python #xgboost #LightGBM #catboost

大家好，我是爱酱。本篇延续爱酱上一篇XGBoost的深究专栏，系统的梳理LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）的核心原理、算法细节、数学表达、工程实现与实际意义，帮助你全面理解这一高效、强大的Boosting算法。

还没看过上一篇XGBoost的同学，可以先去看看哦，会对了解本篇文章有很大的帮助！
传送门：【AI深究】XGBoost深度解析：原理、算法与工程实践——全网最详细全流程详解与案例（附详尽Python代码演示）|集成方法核心原理、算法细节、数学表达、工程实现与实际意义|参调技巧与代码示例可视化-优快云博客

 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！

一、LightGBM是什么？

LightGBM，全称Light Gradient Boosting Machine，是微软亚洲研究院于2017年开源的高性能GBDT框架。它以极致的训练速度、低内存消耗和优异的预测表现，成为结构化数据建模领域与XGBoost并驾齐驱的“新王者”。

  • 英文专有名词：LightGBM, Light Gradient Boosting Machine, GBDT, Histogram-based Decision Tree

  • 本质：基于梯度提升树（GBDT）的高效实现，采用直方图算法和创新的叶子优先生长策略。

二、核心原理与数学表达

1. 梯度提升框架

与XGBoost类似，LightGBM基于加法模型和前向分步优化，每一轮迭代学习前一轮的残差，不断提升整体预测能力。

加法模型表达：

\hat{y}_i = \sum_{k=1}^K f_k(x_i), \quad f_k \in \mathcal{F}

其中，$K$为树的数量，$f_k$为第$k$棵树，$\mathcal{F}$为所有CART树的集合。

2. 目标函数

LightGBM的目标函数同样由损失函数（Loss）与正则化项（Regularization）组成，兼顾模型拟合能力与复杂度。

目标函数表达：

最低0.47元/天 解锁文章
深入理解LightGBM
Microstrong
01-04 5400
我的个人微信公众号： Microstrong 微信公众号ID： MicrostrongAI 微信公众号介绍： Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容，分享在学习过程中的读书笔记！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！ 我的知乎主页： https://www.zhihu.com/people/MicrostrongAI/activities...
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine，轻量级梯度提升机）梳理总结
最新发布
qq_39084101的博客
08-30 1389
LightGBM是微软2017年提出的高效梯度提升树模型，相比XGBoost显著提升了训练速度和内存效率。其核心技术包括：GOSS（梯度采样保留关键样本）、EFB（互斥特征捆绑压缩维度）和直方图优化，使速度提升10-100倍，内存降低50-70%，同时保持精度接近XGBoost。采用叶子优先生长策略，用更少的树达到更高精度。特别适合处理大规模（百万级样本）、高维特征（如One-Hot编码）场景，在分类、回归、排序等任务中表现优异。需注意控制树深度防止过拟合，调参以num_leaves、learning_ra
LightGBM模型详解
weixin_44852067的博客
04-24 6208
1.背景   LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型，和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现，原理有一些相似之处，但它很多方面比 XGBoost 有着更为优秀的表现。官方给出的这个工具库模型的优势如下： 更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 支持并行化学习 可处理大规模数据 支持直接使用 category 特征   下图是一组实验数据，LightGBM比XGBoost快将近 101010 倍，内存占用率大约为XGBoost的 1/61/61/6，并且准确率也有提
LightGBM（lgb）详解
weixin_44023658的博客
06-13 7万+
1. LightGBM简介 GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT不仅在工业界应用广泛，通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务；在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。而LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个实现GBDT
分类算法——LightGBM 详解
goTsHgo的博客
10-31 6858
梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）是一种基于加法模型和前向分步算法的提升方法。GBDT 通过迭代地构建决策树来优化目标函数，其中每一棵树都拟合上一个模型的残差或负梯度。GBDT 在分类问题中通常使用交叉熵作为目标函数，而在回归问题中使用平方误差损失。LightGBM 通过多项优化使得 GBDT 在性能和效率上有了大幅提升。其基于叶节点的生长策略和直方图算法的创新设计，显著提高了模型的训练速度和精度。
机器学习基础算法 (十一) - LightGBM-微软
海棠AI实验室
01-05 3453
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是由微软（Microsoft）研发的一种基于梯度提升算法（Gradient Boosting）的机器学习框架，它在处理大规模数据时非常高效。作为一种集成学习方法，LightGBM通过构建多个弱学习器来提高模型的整体性能，尤其擅长处理高维稀疏数据、类别特征和大规模数据集。
GBDT、XGBoost、LightGBM算法详解
酒酿小圆子呀～
05-23 7241
在进行节点的分裂时，需要计算每个特征的增益，最终选增益最大的那个特征去做分裂，那么各个特征的增益计算就可以开多线程进行。然后我们拿残差替代A,B,C,D的原值，到第二棵树去学习，如果我们的预测值和它们的残差相等，则只需把第二棵树的结论累加到第一棵树上就能得到真实年龄了。从树深度0开始，每一节点都遍历所有的特征，比如年龄、性别等等，然后对于某个特征，先按照该特征里的值进行排序，然后线性扫描该特征进而确定最好的分割点，最后对所有特征进行分割后，我们选择所谓的增益Gain最高的那个特征。
LightGBM学习笔记
一一xi的博客
10-02 2883
LightGB学习笔记1. lightgbm概述1.1 lightgbm介绍1.2 lightgbm和xgboost对比2 .直方图算法及改进2.1 直方图算法2.2 直方图算法改进2.2.1 GOSS算法3.树的生长策略4.系统设计5. 实战 lightgbm是基于boosting的学习框架，使用的是基于决策树的学习算法，具有更快的训练速度、更低的内存使用、更高的正确率、并且能够支持并行化学习，可以用来处理大规模数据，本文主要是针对学习视频https://www.bilibili.com/video/BV
机器学习—LightGBM的原理、优化以及优缺点
柳杰的博客
08-11 2万+
文章目录一、LightGBM简介1. LightGBM提出的动机2.XGBoost的缺点及LightGBM的优化2.1 XGBoost的缺点2.2 LightGBM的优化二、LightGBM的基本原理1、基于Histogram的决策树算法1.1 直方图算法1.2 直方图做差加速2.带深度限制的 Leaf-wise 算法3.单边梯度采样算法4.互斥特征捆绑算法4.1 解决哪些特征应该绑在一起4.2 解决怎么把特征绑为一捆三、LightGBM的工程优化1. 直接支持类别特征2. 支持高效并行2.1 特征并行2.
lightGBM原理、改进简述
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1. forewordTSA比赛中，开始整的LR，把原始特征one-hot处理后输入LR训练。过了段时间开始搞RF和XGB，再后面搞LightGBM。2. lightGBM简介xgboost的出现，让数据民工们告别了传统的机器学习算法们：RF、GBM、SVM、LASSO……..。现在微软推出了一个新的boosting框架，想要挑战xgboost的江湖地位。顾名思义，lightGBM包含两个关键点：l
lightgbm算法原理.pptx
05-14
了解lightgbm基本原理
lightgbm算法
11-03
具体讲解lightgbm算法，直方图加速，预排序思想，等等
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AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
07-03 1333
大家好，我是爱酱。本篇延续我上三篇Boosting (XGBoost, LightGBM, AdaBoost, CatBoost)，继续去讲解GBM（全称Gradient Boosting Machine）的核心原理、算法细节、数学表达、优缺点、工程实现与实际意义，帮助你全面理解这一经典Boosting算法的本质与应用。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！
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AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
07-01 4752
大家好，我是爱酱。本篇将会系统梳理XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）的核心原理、算法细节、数学表达、工程实现与实际意义，帮助你全面理解这一机器学习领域“常胜将军”的本质。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！
【AI深究】随机梯度提升（Stochastic GBM）深度解析：原理、算法与工程实践——全网最详细全流程详解与案例（附Python代码演示）|集成方法核心原理、算法细节、数学表达、工程实现与实际意义
AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
07-03 881
 大家好，我是爱酱。本篇延续我上五篇Boosting (XGBoost, LightGBM, AdaBoost, CatBoost, GBM)，继续去讲解随机梯度提升：Stochastic​​​​​​​GBM 的核心原理、算法细节、数学表达、优缺点、工程实现与实际意义，帮助你全面理解这一经典Boosting算法的本质与应用。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！
【AI深究】CatBoost深度解析：原理、算法与工程实践——全网最详细全流程详解与案例（附Python代码演示）|集成学习算法细节、数学表达、与其他Boosting算法比较|参调技巧与代码示例可视化
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07-02 3782
大家好，我是爱酱。本篇延续我上三篇Boosting (XGBoost, LightGBM, AdaBoost)，继续去讲解CatBoost（Categorical Boosting）的核心原理、算法细节、数学表达、优缺点、工程实现与实际意义，帮助你全面理解这一经典Boosting算法的本质与应用。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！
机器学习——LightGBM
Heitao5200的博客
01-02 4936
1. LightGBM概述 LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个基于决策树算法的快速的、分布式的、高性能 gradient boosting（GBDT、GBRT、GBM 或 MART）框架，可被用于排行、分类以及其他许多机器学习任务中。 2. LightGBM的起源 GBDT 虽然是个强力的模型，但却有着一个致命的缺陷，不能用类似 mini ba...
LightGBM算法原理及Python实现
归去来兮的博客
05-06 1092
LightGBM 由微软公司开发，是基于梯度提升框架的高效机器学习算法，属于集成学习中提升树家族的一员。它以决策树为基学习器，通过迭代地训练一系列决策树，不断纠正前一棵树的预测误差，逐步提升模型的预测精度，最终将这些决策树的结果进行整合，输出最终的预测结果。
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