LightGBM是一个使用基于树的学习算法的梯度提升框架。它设计为分布式且高效，具有以下优势：

• 更快的培训速度和更高的效率
• 降低内存使用率
• 更高的精确度
• 支持并行、分布式和GPU学习
• 能够处理大规模数据

有关更多详情，请参阅Features

得益于这些优势，LightGBM在许多领域得到了广泛的应用winning solutions机器学习竞赛的

Comparison experiments公开数据集上的数据显示，LightGBM在效率和准确性上都优于现有的Boosting框架，并且内存消耗明显较低。更重要的是,distributed learning experiments展示了LightGBM可以通过在特定设置中使用多台机器进行训练来实现线性加速

入门和文档

我们的主要文档在https://lightgbm.readthedocs.io/并且是从该存储库生成的。如果您是LightGBM的新手，请关注the installation instructions在那个网站上

接下来，您可能想要阅读：

• Examples显示常见任务的命令行用法
• Features和LightGBM支持的算法
• Parameters是您可以进行的自定义的详尽列表
• Distributed Learning和GPU Learning可以加快计算速度
• Laurae++ interactive documentation是有关超参数的详细指南。
• FLAML自动调整LightGBM(code examples)
• Optuna Hyperparameter Tuner提供对LightGBM超参数的自动调整(code examples)

投稿人文档：

• How we update readthedocs.io
• 请查看Development Guide

新闻

请参阅更改日志，地址为GitHub releases页面

一些旧的更新日志位于Key Events页面

外部(非官方)存储库

FLAML(用于超参数优化的AutoML库)：https://github.com/microsoft/FLAML

Optuna(超参数优化框架)：https://github.com/optuna/optuna

朱莉娅-套餐：https://github.com/IQVIA-ML/LightGBM.jl

JPMML(Java PMML转换器)：https://github.com/jpmml/jpmml-lightgbm

Treite(用于高效部署的模型编译器)：https://github.com/dmlc/treelite

lLeaf(基于LLVM的模型编译器，用于高效推理)：https://github.com/siboehm/lleaves

Hummingbird(将模型编译器转换为张量计算)：https://github.com/microsoft/hummingbird

CuML林推理库(GPU加速推理)：https://github.com/rapidsai/cuml

daal4py(英特尔CPU加速推理)：https://github.com/IntelPython/daal4py

m2cgen(适用于各种语言的模型应用程序)：https://github.com/BayesWitnesses/m2cgen

树叶(GO模型施加器)：https://github.com/dmitryikh/leaves

ONNXMLTools(ONNX转换器)：https://github.com/onnx/onnxmltools

Shap(模型输出解释器)：https://github.com/slundberg/shap

Shapash(模型可视化和解释)：https://github.com/MAIF/shapash

dtreeviz(决策树可视化和模型解释)：https://github.com/parrt/dtreeviz

MMLSpark(电光上的LightGBM)：https://github.com/Azure/mmlspark

Kubeflow光顺(Kubernetes上的LightGBM)：https://github.com/kubeflow/fairing

Kubeflow运算符(Kubernetes上的LightGBM)：https://github.com/kubeflow/xgboost-operator

ML.NET(.NET/C#-Package)：https://github.com/dotnet/machinelearning

LightGBM.NET(.NET/C#-Package)：https://github.com/rca22/LightGBM.Net

红宝石：https://github.com/ankane/lightgbm

LightGBM4j(Java高级绑定)：https://github.com/metarank/lightgbm4j

lightgbm-rs(铁锈装订)：https://github.com/vaaaaanquish/lightgbm-rs

MLflow(实验跟踪、模型监控框架)：https://github.com/mlflow/mlflow

{treesnip}(r{parsnip}-兼容接口)：https://github.com/curso-r/treesnip

{mlr3learners.lightgbm}(r{mlr3}-兼容接口)：https://github.com/mlr3learners/mlr3learners.lightgbm

支持

• 问一个问题on Stack Overflow with the lightgbm tag，我们关注这一点，以发现新的问题
• 打开错误报告和功能请求(不是问题)上GitHub issues

如何做出贡献

检查CONTRIBUTING页面

Microsoft开放源代码行为准则

本项目采用了Microsoft Open Source Code of Conduct有关更多信息，请参阅Code of Conduct FAQ或联系方式opencode@microsoft.com如有任何其他问题或评论

参考文献

柯国林，齐蒙，托马斯·芬利，王泰峰，魏晨，马卫东，叶启伟，刘铁岩。“LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree“神经信息处理系统的进展”(NIPS 2017)，第3149-3157页。

齐蒙，柯国林，王泰峰，魏晨，叶启伟，马志明，刘铁岩。“A Communication-Efficient Parallel Algorithm for Decision Tree“神经信息处理系统的进展”29(NIPS 2016)，第1279-1287页

张欢，四思，谢楚瑞。“GPU Acceleration for Large-scale Tree Boosting“.SysML大会，2018年

注意事项：如果您在GitHub项目中使用LightGBM，请添加lightgbm在requirements.txt

许可证

这个项目是根据麻省理工学院的许可证条款授权的。看见LICENSE有关更多详细信息，请参阅