lGBM

LGB模型（LightGBM）是一种基于决策树算法的高效、快速的机器学习模型。它采用了基于直方图的决策树学习方法，可以处理大规模的数据集，并且具有较低的内存占用和较高的训练速度。与传统的决策树算法相比，LGB模型使用了基于梯度的单边采样（GOSS）和互斥特征捆绑（EFB）等技术，能够更好地处理稀疏数据和类别不平衡问题。此外，LGB模型还支持多种优化目标函数和正则化方法，可以根据具体应用场景进行灵活配置。总之，LGB模型是一种强大、实用的机器学习工具，适用于各种类型的数据分析和预测任务。