比快更快——微软LightGBM

LightGBM介绍

xgboost是一种优秀的boosting框架，但是在使用过程中，其训练耗时过长，内存占用比较大。微软在2016年推出了另外一种boosting框架——lightgbm，在不降低准确度的的前提下，速度提升了10倍左右，占用内存下降了3倍左右。详细的实验结果参见：LightGBM experiment.其令人印象深刻的特点有：

将连续的特征值转化为离散的直方图，利用直方图进行节点的分裂，牺牲了一定的准确度换取了训练速度和内存空间的优化。
相对于xgboost的level—wise的生长策略，lightgbm使用了leaf-wise树生长策略。由于level-wise在分裂时，部分增益小的树也得到了增长，虽然容易控制误差，但是分裂有时是不合理的，而lightgbm使用level-wise，只在增益大的树上分裂生长，甚至对Feature f如果分裂无收益，那么后续也将不会对f计算。体现在参数上，xgboost使用max_depth，而lightgbm使用num_leaves控制过拟合。
直接支持了类别输入模型，无需对类别型的特征进行one-hot编码，lightgbm在参数categorial_feature中来指定数据中的类别特征列即可。

LightGBM调参

几个重要的参数调节：

num_leaves
这是控制过拟合的参数。由于lightgbm使用的算法是leaf-wise，而xgboost使用是level-wise(depth-wise)。一个简单的换算方法是:num_leaves=2^max_depth.但是由于lightgbm生成的决策树并非满树，所以利用此换算方法得到的num_leaves大大超过了实际合适的叶数量。如果在xgboost中设置max_depth为6的话，lightgbm设置为70~80是最合适的点，如果设置为127，lightgbm就已经过拟合了。
min_data_in_leaf
设置在叶子中的最小值。如果结点的值<=min_data_in_leaf,那么该结点就不再分裂了。该值依赖于num_leaves和数据集。如果设置过大，将会导致欠拟合。对于一个较大的数据集，设置为100~1000即可。
max_depth
这个参数和xgboost作用相同。在lightgbm中，用于设置树的最大深度，和num_leaves用于控制过拟合。

加快训练速度

括号内为取值范围

使用bagging:bagging_fraction:选择bagging的特征比例(0~1);bagging_freq:bagging的频率(1/2/3/...)
feature_fraction:特征采样比例(0~1)
使用较小的max_bin
多线程训练

提升准确率
使用较大的max_bin
使用较小的learning_rate和较大的num_iterations
使用较大的num_leaves（可能导致过拟合）
增大数据量

防止过拟合
使用较小的max_bin
使用较小的num_leaves
使用较大的min_data_in_leaf和min_sum_hessian_in_leaf
使用bagging，设置bagging_fraction,bagging_freq
使用数据采样，设置feature_fraction
设置正则化参数,lambda_l1,lambda_l2,增大min_gain_to_split，可防止微小的增益分裂
设置max_depth

巴特西

比快更快——微软LightGBM

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LightGBM调参

加快训练速度

提升准确率

防止过拟合

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