8、对比 LightGBM、XGBoost 和深度学习

对比 LightGBM、XGBoost 和深度学习

在处理表格数据时，有多种建模方法可供选择。本文将对比 LightGBM、XGBoost 和深度学习（特别是 TabTransformers）这三种方法，从复杂度、数据集准备、模型性能和训练时间等方面进行分析。

1. XGBoost 概述

XGBoost 即极端梯度提升（eXtreme Gradient Boosting），是一个广泛流行的开源梯度提升库，与 LightGBM 有相似的目标和功能。它由陈天奇开发，于 2014 年首次发布。

XGBoost 的核心是实现梯度提升决策树（GBDTs），并高效地构建这些树。其主要特性包括：
- 正则化 ：结合 L1 和 L2 正则化，避免过拟合。
- 稀疏感知 ：能有效处理稀疏数据和缺失值，在训练过程中自动学习最佳插补策略。
- 并行化 ：采用并行和分布式计算技术，同时训练多棵树，显著减少训练时间。
- 提前停止 ：若模型性能无显著提升，可停止训练过程，提高性能并防止过拟合。
- 跨平台兼容性 ：支持多种编程语言，如 Python、R、Java 和 Scala，方便不同用户使用。

2. XGBoost 与 LightGBM 的比较

XGBoost 和 LightGBM 在功能上有相当多的重叠，都实现了 GBDTs 和 DART，支持构建随机森林，并且有相似的方法来避免过拟合，自动处理缺失值和稀疏数据。然而，它