心跳信号分类预测（四）建模与调参1.关于lightgbm2.代码实现及参数说明
本次任务选择lightgbm进行建模调参。1.关于lightgbmLightGBM 由微软提出，主要用于解决 GDBT 在海量数据中遇到的问题，以便其可以更好更快地用于工业实践中。LightGBM及GDBT都是boosting的方法，即基模型的训练是有顺序的，每轮训练在前一轮训练的基础上进行。LightGBM针对XGboost在以下几个方面进行优化：1.单边梯度抽样算法；2.直方图算法；3.互斥特征捆绑算法；4.基于最大深度的 Leaf-wise 的垂直生长算法；5.类别特征最优分割；6
