LightGBM^v^

LightGBM

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个基于梯度提升决策树（GBDT）的高效机器学习框架。它是由微软公司开发的，旨在提供更快、更高效的训练和预测性能。LightGBM在许多数据科学竞赛中都表现出色，并被广泛应用于各种实际问题中，如推荐系统、搜索排名等。

LightGBM的主要特点：

更快的训练速度：相比于其他梯度提升树算法，如XGBoost，LightGBM在大数据集上能够更快地训练模型。

更低的内存占用：LightGBM使用了一种名为“基于直方图”的方法，将连续特征分桶，从而减少内存使用。

更好的准确性：通过使用一种称为“叶子优先”的树生长策略，LightGBM能够更好地处理过拟合问题，从而提高模型的泛化能力。

支持类别特征：LightGBM可以直接处理类别特征，无需进行独热编码，这可以减少内存占用并加速训练。

可扩展性：LightGBM支持并行学习以及分布式学习，可以处理非常大规模的数据集。

LightGBM的核心技术：

基于直方图的算法：LightGBM使用直方图方法将连续特征分桶，即将特征值划分到不同的区间，从而降低内存消耗。同时，直方图相减技术能够加速子节点的直方图计算，提高训练速度。

叶子优先的树生长策略：传统的GBDT算法采用“深度优先”的树生长策略，即在每一层上尽可能地生长所有节点。而LightGBM采用“叶子优先”的策略，即优先生长那些能够带来最大损失减少的节点。这种策略可以更好地处理过拟合问题，提高模型的泛化能力。

直接处理类别特征：LightGBM能够直接处理类别特征，而无需进行独热编码。它会根据特征值的出现频率自动对类别特征进行排序，然后采用类似于直方图的方式进行分桶。这种方法能够降低内存占用并加速训练。

并行学习和分布式学习：LightGBM支持并行学习和分布式学习，以便在多核处理器或分布式环境中加速训练过程。它使用以下技术实现这一目标：

1. 特征并行：特征并行方法通过划分特征空间来实现并行化。不同的线程或机器负责处理不同的特征子集。这种方法可以加速直方图构建过程，并减少通信开销。

2. 数据并行：数据并行方法通过划分数据集来实现并行化。每个线程或机器负责处理数据集的一个子集。然后将局部直方图汇总以构建全局直方图。这种方法可以同时利用多个处理器的计算能力，进一步提高训练速度。

3. 投票并行：投票并行方法结合了特征并行和数据并行的优势。每个线程或机器负责处理数据集的一个子集，并构建局部直方图。然后通过投票机制选择最佳分割点，以减少通信开销。

自动参数调优：LightGBM提供了许多可以调整的参数，以满足不同问题的需求。通过使用贝叶斯优化等自动参数调优方法，用户可以在不需要深入了解每个参数的情况下，获得更好的模型性能。

总之，LightGBM是一个高效且强大的梯度提升决策树框架。它在许多方面优于其他GBDT算法，如XGBoost。通过使用直方图方法、叶子优先的树生长策略、直接处理类别特征以及并行学习和分布式学习等技术，LightGBM能够在提高训练速度的同时，保持较高的模型准确性。

为了理解直方图梯度提升（Histogram-based Gradient Boosting）的原理，先回顾一下回归决策树的构建过程。在构建回归树时，我们需要遍历所有特征，对于连续型特征，我们需要按特征值排序，并尝试所有可能的分割方法，计算每种分割方法的误差，然后找到误差最小的分割方式作为当前节点的分割方法。

但是，这种方法在处理大量数据时，计算量会随着样本数量和特征维度的增加而大幅度增长。例如，如果我们有100万个样本和100个数值型特征，我们可能需要尝试100亿次计算才能找到一个节点的最佳分割方法，这样的分割方式在大数据量下会导致训练速度很慢。

为了加速训练过程，我们可以采用一种改进方案：对特征值进行分箱处理。假设仍然有100万个样本和100个数值型特征，这时我们将每个特征列分成100个箱子。现在要找到最佳分割点，我们只需进行1万次计算即可，相比原来的方案，计算量最多减少了10000倍。这种方式使得算法更加高效，训练速度更快

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
import numpy as np
# 形状：指的是matplotlib.patches 包里面的一些对象，比如我们常见的箭头，正方形，椭圆等等，也称之为“块”。
n_samples = 50
n_bins = 5

X = np.random.uniform(low=-6.0, high=6.0, size=(n_samples,))
X = np.sort(X)
y = 1 / (1 + np.exp(-X))

# 绘制数据
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(13, 4))
ax[0].scatter(X, y, s=10)
ax[0].set_title('1d regression problem with {0} points'.format(n_samples))
ax[0].set_xlabel('X')
ax[0].set_ylabel('y')

# 绘制标准的分割方式
ax[1].scatter(X, y, s=10)
for i in range(n_samples - 1):
    split = (X[i] + X[i - 1]) / 2
    ax[1].plot([split, split], [0.0, 1.0], c='r', linewidth=1)
ax[1].set_title('Standard: {0} splits to consider'.format(n_samples - 1))
ax[1].set_xlabel('X')
ax[1].set_ylabel('y')

# 找到最佳分割点
best = (-np.inf, np.inf)
for i in range(n_samples - 1):
    split = (X[i] + X[i -