В чем преимущества использования LightGBM вместо классического GBM?

Некоторые преимущества использования LightGBM вместо классического GBM:

• Высокая скорость обучения. 12 LightGBM использует одностороннюю выборку на основе градиента (Gradient-based One-Side Sampling, GOSS), которая концентрируется на точках данных с более высокими ошибками и тем самым сокращает ненужные расчёты. 1
• Снижение потребления памяти. 1 LightGBM использует гистограммы для эффективного построения деревьев, что снижает потребление памяти по сравнению с другими алгоритмами. 1 Это делает его подходящим для обработки больших наборов данных, которые могут не поместиться в памяти при традиционных подходах. 1
• Масштабируемость. 1 LightGBM эффективно масштабируется, благодаря возможностям распределённого обучения. 1 Это позволяет обучать модели на нескольких машинах параллельно, что значительно ускоряет процесс обработки больших наборов данных. 1
• Точность. 1 LightGBM старается поддерживать высокую скорость обучения и эффективно потреблять память, при этом он довольно точен. 1
• Встроенная работа с категориальными признаками. 2 LightGBM поддерживает категориальные переменные без необходимости предварительного кодирования. 2
• Возможность настройки практически всех аспектов модели. 2 LightGBM позволяет настраивать функции потерь и показатели оценки. 1