LightGBM

LightGBM由微软于2017年发布，基于GBDT框架，采用直方图算法将连续特征离散化，减少内存和计算开销；使用leaf-wise生长策略，优先分裂增益最大的叶子，提高精度但可能过拟合，需控制树深。还引入GOSS和EFB技术，进一步加速训练。典型应用包括点击率预测、排序和分类任务。