通俗解释
把连续特征分桶成直方图、只对梯度大的样本重点采样（GOSS）、合并互斥特征（EFB），训练速度和内存都大幅改善。
用在哪里：大规模表格学习、推荐排序
01原始论文
LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree
Ke et al. · NeurIPS 2017 · 2017
打开 ↗ ✓ 已核实 · 官方页面 HTTP/WebFetch 核实
02知识位置
左边先学；右边是学完它之后可以学的。
相关：XGBoost
左：前置 · 右：后继 · 虚线：相关。看完整关系图 →
03学习资料
官方文档、图解、课程和参考实现，链接都核对过。
04在课程里哪里学
给 AI 读 / 数据说明
- 核实状态：已核实，核对于 2026-10-22。
- JSON: /api/learn/algorithms.json (id:
lightgbm)