LightGBM

LightGBM 是 Light Gradient Boosting Machine 的缩写，是微软开发的高性能开源梯度提升框架。它专为提高速度和效率而设计，是涉及大型数据集、需要快速训练的机器学习（ML）任务的绝佳选择。LightGBM 以决策树算法为基础，采用新颖的树叶生长策略，收敛速度比其他提升算法快得多。它处理大数据的效率使其成为行业应用和数据科学竞赛中的热门工具。

LightGBM 如何实现高性能

LightGBM 速度快、内存用量低，这得益于它有别于其他梯度提升方法的几项关键创新技术。这些技术共同作用，在不牺牲准确性的前提下优化了训练过程。

• 逐叶生长与逐级生长树的传统算法不同，LightGBM 是逐叶生长树。它选择具有最大 delta 损失的树叶进行生长，这使得模型收敛更快，在相同的迭代次数下，损失往往更低。
• 基于梯度的单侧采样（GOSS）：这种方法主要针对梯度较大的数据实例（即预测较差的数据实例）。它保留所有梯度较大的实例，并随机从梯度较小的实例中采样，从而在准确性和训练速度之间取得平衡。
• 排他性特征捆绑（EFB）：为了处理高维稀疏数据，EFB 将相互排斥的特征捆绑在一起。这种捆绑减少了考虑的特征数量，从而大大加快了模型训练过程。

要深入了解技术，LightGBM原始研究论文提供了有关其架构和算法的全面细节。

实际应用

LightGBM 的优势使其适用于涉及结构化数据或表格数据的各种应用。

1. 欺诈检测：在金融领域，LightGBM 可以快速处理数以百万计的交易记录，近乎实时地识别显示欺诈活动的微妙模式。它的速度对于及时干预至关重要，欺诈检测系统在金融领域的人工智能中受益匪浅。
2. 预测性维护：制造业中的人工智能利用 LightGBM 分析来自机械的传感器数据。通过对设备性能和故障的历史数据进行训练，该模型可在故障发生前预测潜在故障，从而实现主动维护并减少停机时间。您可以了解更多有关预测性维护的核心概念。

其他常见应用包括客户流失预测、推荐系统、点击率预测和信用评分。它的性能使其成为数据科学竞赛（如在Kaggle 上举办的竞赛）中的热门选择。

LightGBM 与其他机型的比较

LightGBM 属于梯度提升模型系列，应与其他类型的 ML 模型区分开来。

• 与 XGBoost 和 CatBoost 相比：LightGBM 经常与XGBoost和CatBoost 进行比较，因为它们都是强大的梯度提升库。它们的主要区别在于树生长算法；LightGBM 的树叶生长算法通常比 XGBoost 使用的水平生长算法更快。CatBoost 擅长处理分类特征，而 LightGBM 和 XGBoost 通常需要对此类数据进行预处理。如何在它们之间做出选择，通常取决于具体的数据集和性能要求。
• 与深度学习模型相比：虽然 LightGBM 擅长使用表格数据完成经典的 ML 任务，但它与Ultralytics YOLO 等模型截然不同。YOLO 模型是专门的深度学习（DL）架构，设计用于计算机视觉（CV）任务，如非结构化图像或视频数据上的物体检测、图像分类和图像分割。Ultralytics HUB等平台有助于开发和部署此类先进的 CV 模型。对于结构化数据问题，LightGBM 仍然是一个重要的工具，在这些问题中，大型数据集的速度和效率至关重要。您可以浏览LightGBM的官方文档，开始实施。