LightGBM + GridSearchCV 調整參數（調參）feat. Categorical Data處理

其實這篇認真只是想整理給自己看的:SS
先說因為最近在參加一些KAGGLE比賽，看看各位大大們都是用lgb或是xgb來跑，認真研究了一下，整理一下結論，文章出爐啦!!!

如果想更了解LightGBM，可以看我的LightGBM explained系列文：

• LightGBM + GridSearchCV 調整參數（調參）feat. Categorical Data處理
• LightGBM explained系列——Histogram-based algorithm是什麼？
• LightGBM explained系列——Exclusive Feature Bundling（EFB）是什麼？
• LightGBM explained系列——Gradient-based One-Side Sampling（GOSS）是什麼？

LightGBM(lgb)

https://github.com/Microsoft/LightGBM
準確率不變(與xgb差別不大)的狀況下，

• 訓練效率更高更快
• 適用處理大量資料
• 支援並行學習(我可能要再研究一下)