该项目已被许多公司和组织
Posted: Sun Mar 23, 2025 8:28 am
采用，包括微软、亚马逊、Facebook、谷歌等。LightGBM 不断发展和改进，并定期添加新功能。最新版本 (3.3.2) 于 2022 年 1 月发布。 虽然 LightGBM 被认为是 XGBoost 的更快替代方案，但事实上这确实取决于任务的性质。对于小数据集，算法之间的差异几乎不可察觉。但由于 LightGBM 使用基于直方图的算法而不是 XGBoost 的基于梯度的算法，因此 LightGBM 在处理大型数据集时效率更高。
部分原因是 LightGBM 支持并行训练，这可以大大加快大型数据孟加拉国资源集的训练时间。除此之外，LightGBM 可以原生处理分类数据，而 XGBoost 需要对分类变量使用独热编码。这使得 LightGBM 使用起来更方便，因为它不需要额外的预处理步骤。 但额外的速度确实有一些限制，从长远来看，XGBoost 往往会产生更可靠的结果。
如果您的流程需要速度，那么您将找不到比 LightGBM 更好的替代方案。另一方面，如果您追求的是精度，那么坚持使用 XGBoost 会更好。 神经网络：长短期记忆网络 长短期记忆 (LSTM) 是一种循环神经网络，非常适合从数据序列中学习。LSTM 可以长时间记忆信息。 LSTM 于 1997 年由 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 首次提出。
部分原因是 LightGBM 支持并行训练，这可以大大加快大型数据孟加拉国资源集的训练时间。除此之外，LightGBM 可以原生处理分类数据，而 XGBoost 需要对分类变量使用独热编码。这使得 LightGBM 使用起来更方便，因为它不需要额外的预处理步骤。 但额外的速度确实有一些限制，从长远来看，XGBoost 往往会产生更可靠的结果。
如果您的流程需要速度，那么您将找不到比 LightGBM 更好的替代方案。另一方面，如果您追求的是精度，那么坚持使用 XGBoost 会更好。 神经网络：长短期记忆网络 长短期记忆 (LSTM) 是一种循环神经网络，非常适合从数据序列中学习。LSTM 可以长时间记忆信息。 LSTM 于 1997 年由 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 首次提出。