¿Cuáles son los beneficios específicos de Lightgbm?

1) El entrenamiento es más rápido y eficiente: LightGBM utiliza un algoritmo basado en histogramas.

2) Menos uso de memoria: use separación discreta para guardar y reemplazar valores continuos, por lo tanto, menos uso de memoria.

3) Mayor precisión (en comparación con otros algoritmos de refuerzo): en comparación con la división por niveles, el árbol generado por la división por hojas es más complejo, que es el factor principal para lograr una mayor precisión. Sin embargo, a veces esto conduce a un sobreajuste, pero podemos evitarlo configurando el parámetro |max-profundidad|.

4) Capacidad de procesamiento de big data: en comparación con XGBoost, también es capaz de procesar big data debido al menor tiempo de entrenamiento.

5) Apoyar el aprendizaje paralelo.