从官方文档弄懂Lightgbm（特点）_lightgbm 类别特征

1 速度和内存使用优化

许多 boost 工具使用基于预排序的算法（例如 xgboost 中的默认算法）进行决策树学习。这是一个简单的解决方案，但不容易优化。

LightGBM 使用基于直方图的算法，将连续的特征(属性)值分门别类。这加快了训练速度，减少了内存的使用。基于直方图的算法的优势包括以下几点:

• 减少了计算每个分支增益的消耗
  基于预排序的算法具有时间复杂度 O(#data)

  计算直方图的时间复杂度为 O(#data)，但这只涉及到快速求和操作。一旦构建了直方图，基于直方图的算法的时间复杂度为 O(#bins)，而 #bins 远远小于 #data。

• 使用直方图减法来进一步提速
  要得到二叉树中一片叶子的直方图，可以使用它的父叶和邻叶的直方图做减法。

  所以它只需要构造一个叶子的直方图(其 #data 比其邻居小)，然后它可以用小成本 O(#bins) 通过直方图减法得到其邻居的直方图。

• 减少内存使用量

  用离散 bins 代替连续值。如果 #bins 很小，可以使用小数据类型，如 uint8_t，来存储训练数据。

  无需为预排序特征值存储额外信息

• 降低并行学习的通信成本

2 稀疏优化

只需要 O(2 * #非零数据) 来构建稀疏特征的直方图。

3 准确度优化

Leaf-wise (Best-fist) Tree Growth
大多数的决策树都是按照 level(depth)-wise 方式生长

LightGBM 将选择 delta loss 最大的叶子来生长。在叶子数量相同情况下，leaf-wise 算法往往比 level-wise 算法实现更低的损失。

当#data较小时，Leaf-wise 可能会导致过拟合，LightGBM 使用 max_depth 参数来限制树的深度。然而，即使指定了 max_depth，树仍然会生长叶子，所以仍然要小心过拟合。

4 类别特征划分优化

一般用 one-hot 编码来表示分类特征，但这种方法对于树学习器来说是次优的。特别是对于类别数目大的特征，建立在 one-hot 特征上的树往往是不平衡的，需要生长到很深才能达到很好的精度。

比较好的方法是在类别特征上进行拆分，将其类别划分为2个子集。如果该特征有 k 个类别，则有 2^(k-1) - 1 个可能的分区。但是对于回归树来说，有一个高效的解决方案¹，它大约需要 O(k * log(k)) 找到最优分区。

基本思路是在每次分割时根据训练目标对类别进行排序。更具体地说，LightGBM 根据直方图（对于一个类别特征）的累积值（sum_gradient / sum_hessian）进行排序，然后在排序后的直方图上找到最佳分割。

5 网络通信优化

在 LightGBM 的并行学习中使用一些集体通信算法，如 “All reduce”、"All gathering "和 “Reduce scatter”。LightGBM 实现了最先进的算法²。这些集体通信算法可以提供比点对点通信更好的性能。

6 并行优化

特征优化

特征并行的目的是将决策树中的 "寻找最佳分割 "并行化。

传统算法

传统特征并行的过程是：

1. 对数据进行垂直分割（不同机器有不同的特征集）。
2. Workers 在局部特征集上找到局部最佳分割点{特征，阈值}。
3. 互相交流局部的最佳分割点，得到最佳分割点。
4. 最佳分割点的 Worker 进行分割，然后将数据的分割结果发送给其他 Workers。
5. 其他 Workers 根据接收到的数据进行数据分割。

缺点:

• 有计算开销，因为它不能加快 "分割 "的速度，而 "分割 "的时间复杂度是O(#data)。因此，当#data很大时，特征并行不能很好地提速。
• 需要对拆分结果进行通信，其成本约为 O(#data / 8)(一个数据一个位)。

Lightgbm 的特征并行

数据量很大的时候，特征并行不能很好的加速，所以我们做了一个小小的改变：不对数据进行垂直分区，而是每个 worker 都持有全部数据。这样，LightGBM 就不需要为数据的分割结果进行通信，因为每个 worker 都知道如何分割数据。而且数据也不会变大，所以在每台机器上都持有完整的数据是合理的。

LightGBM中特征并行的过程：

1. Workers 在本地特征集上找到本地最佳分割点 {feature, threshold}。
2. 互相交流本地最佳分割点，并得到最佳分割点。
3. 进行最佳分割。

但是，当数据量很大时，这种特征并行算法仍然存在 “分裂” 的计算开销。所以当数据量很大时，使用数据并行会更好。

数据并行

数据并行的目的是将整个决策学习并行化

传统算法

数据并行的流程是：

1. 将数据进行横向分割。
2. 使用局部数据构建局部直方图。
3. 从所有局部直方图中合并全局直方图。
4. 从合并后的全局直方图中找到最佳分割，然后进行分割。

缺点：

• 通信成本高。如果使用点对点通信算法，一台机器的通信成本约为 O(#machine * #feature * #bin)。如果使用集体通信算法(如 “All reduce”)，通信成本约为 O(2 * #feature * #bin) 。

Lightgbm 的数据并行

我们降低了 LightGBM 中数据并行的通信成本：

1. LightGBM 使用 “Reduce Scatter” 代替 “Merge global histograms from all local histograms”，来合并不同 Workers 的不同（非重叠）特征的直方图。然后 Workers 在本地合并直方图上找到本地最佳分割，并同步全局最佳分割。
2. 如前所述，LightGBM 使用直方图减法来加快训练速度。在此基础上，我们可以只通信一片叶子的直方图，也通过减法得到其邻居的直方图。

ps: 什么是 Reduce、Scatter，这里 有一个简单说明
综合考虑，LightGBM中数据并行的时间复杂度为 O(0.5 * #feature * #bin)。

7 并行投票

并行投票进一步将数据并行中的通信成本降低到恒定成本。它采用两级投票来降低特征直方图的通信成本³。

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1. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01621459.1958.10501479 ↩︎

2. https://www.mcs.anl.gov/~thakur/papers/ijhpca-coll.pdf ↩︎

3. https://proceedings.neurips.cc/paper/2016/hash/10a5ab2db37feedfdeaab192ead4ac0e-Abstract.html ↩︎