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【01】前言_使用 pandas 处理对账

使用 pandas 处理对账

LightGBM 是一个梯度 boosting 框架,使用基于学习算法的决策树,它是分布式的、高效的,它具有以下优势:

  1. 速度和内存使用的优化
    • 减少分割增益的计算量
    • 通过直方图的相减来进一步的加速
    • 减少内存的使用,减少并行学习的通信代价
  2. 稀疏优化
  3. 准确率的优化
    • Leaf-wise(Best-first) 的决策树生长策略
    • 类别特征值的最优分割
  4. 网络通信的优化
  5. 并行学习的优化
    • 特征并行
    • 数据并行
    • 投票并行
  6. GPU 支持可处理大规模数据
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