LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种高效的开源梯度提升框架，由微软开发，专为处理大规模数据和高维特征而优化。它基于决策树算法，通过直方图近似、梯度单侧采样（GOSS）和互斥特征捆绑（EFB）等创新技术，显著提升训练速度、降低内存占用，并保持高预测精度，同时支持并行和分布式计算，适用于分类、回归等机器学习任务。
在AI产品开发的实际落地中，LightGBM因其高效性被广泛应用于推荐系统、广告点击率预测、金融风险评估和用户行为分析等场景。例如，电商平台可快速构建个性化推荐模型以优化用户体验，或金融公司用于实时信用评分，产品经理可借此实现轻量级、高性能的AI解决方案，推动业务智能化和决策效率。
延伸阅读推荐：Guolin Ke等人在神经信息处理系统大会（NeurIPS）2017年发表的论文《LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree》提供了详尽的技术细节。
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