LGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一種高效的梯度提升樹算法，由Microsoft團隊於2016年提出並開源。LGBM的設計目標是提供一個高效的、分散式的、可擴展的機器學習方法，特別適用於大規模的數據集和高維特徵。
LGBM的主要特點和優勢包括：
高效性：LGBM採用基於直方圖的算法，通過減少訓練過程中的記憶體占用和計算成本，使得在大規模數據集上的訓練速度非常快。
並行化：支持並行訓練，可以有效地利用多核處理器和分散式計算資源，從而加速訓練過程。
處理高維特徵：能夠有效地處理高維特徵空間，適用於自然語言處理等領域。
準確性：通過採用「互斥特徵捆綁」（Exclusive Feature Bundling）的技術，提高了模型的準確性。
稀疏特徵支持：對於稀疏數據（例如文本數據）有著很好的支持，可以有效地處理包含大量零值的特徵。
可擴展性：可以與分散式計算框架（如Spark）配合使用，實現在大規模集群上的訓練和預測。
LGBM採用了多種最佳化技術，如基於Histogram的決策樹算法、基於梯度的單側採樣（GOSS）以及排他性特徵捆綁等，從而提升了模型的性能，降低過擬合的風險，提高了模型的泛化能力。