简介

LightGBM是微软推出的一款开源的梯度boosting框架，它有如下优势：
- 更快的训练效率 - 低内存使用 - 更好的准确率 - 支持并行学习 - 可处理大规模数据

配置和调参

https://github.com/Microsoft/LightGBM/blob/master/docs/Parameters.md

two_round

two_round 或者two_round_loading或者 use_two_round_loading： 一个布尔值，指示是否启动两次加载。默认值为False，表示只需要进行一次加载。 默认情况下，lightgbm 会将数据文件映射到内存，然后从内存加载特征，这将提供更快的数据加载速度。但是当数据文件很大时，内存可能会被耗尽。 如果数据文件太大，则将它设置为True

参考

  • LightGBM document

  • http://www.jianshu.com/p/48e82dbb142b

  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/25308051

  • https://github.com/Microsoft/LightGBM

  • https://github.com/Microsoft/LightGBM/blob/master/docs/Python-intro.md