相比XGBoostLightGBM哪些地方n2
题号: bo3Gy相比XGBoost，LightGBM在哪些地方进行了优化 ？
A、基于Histogram的决策树算法
B、带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略
C、直方图做差加速直接
D、支持类别特征(Categorical Feature)
B、带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略
C、直方图做差加速直接
D、支持类别特征(Categorical Feature)
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LightGBM在哪些地方进行了优化 (区别XGBoost)？
A、基于Histogram的决策树算法
B、带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略
C、直方图做差加速直接
D、支持类别特征(Categorical Feature)
LightGBM哪些地方进行自然语言N1
已解答LightGBM与XGBoost相比,主要的优势不包括
A、
更低的内存消耗
B、
更快的训练速度
C、
更好的准确率
D、
采用二阶泰勒展开加快收敛
LightGBMXGBoost相比主要
已解答LightGBM与XGBoost相比,主要有以下几个改进:
A、
直方图算法(Histogram)
B、
基于最大深度的 Leaf-wise 的垂直生长算法
C、
互斥特征捆绑算法(Exclusive Feature Bundling, EFB)
D、
基于梯度的单边采样算法(Gradient-based One-Side Sampling, GOSS)
LightGBMXGBoost相比主要
已解答以下关于LightGBM对XGBoost的优化说法正确的是
A、基于Histogram的决策树算法
B、带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略
C、直方图做差加速直接
D、支持类别特征(Categorical Feature)
以下关于LightGBMXGBoost自然语言N1
已解答