LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个基于决策树算法的快速的、分布式的、高性能 gradient boosting（GBDT、GBRT、GBM 或 MART）框架，可被用于排行、分类以及其他许多机器学习任务中。
开源项目地址： https://github.com/Microsoft/LightGBM
开源 LightGBM：三天内收获GitHub 1000+ Star，表现超越已有boosting工具。

LightGBM

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LightGBM 是一个梯度 boosting 框架，使用基于学习算法的决策树。它可以说是分布式的，高效的，它有以下优势：

• 更快的训练效率
• 低内存使用
• 更好的准确率
• 支持并行学习
• 可处理大规模数据

环境描述

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VMware 虚拟机
操作系统：Ubuntu 14.04.4 LTS
处理器：1核
内存：1 GB

编译过程

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lightgbm 依赖 OpenMP 进行编译，苹果的 Clang 不支持。
请使用 GCC / G++ 代替。
参考官方给出的安装指南：

git clone --recursive https://github.com/Microsoft/LightGBM ; cd LightGBM
mkdir build ; cd build
cmake .. 
make -j 

如果你还没有安装 cmake，执行以下命令安装：

sudo apt-get install cmake

如果你还没有安装 g++，执行以下命令安装：

sudo apt-get install g++

克隆，创建构建目录没什么好说的，但执行

camke ..

却会出错，需要执行以下命令：

cmake -DCMAKE_CXX_COMPILER=g++ -DCMAKE_C_COMPILER=gcc ..

MacOS下参数后面需要指定版本号：

cmake -DCMAKE_CXX_COMPILER=g++-6 -DCMAKE_C_COMPILER=gcc-6 .. 

但是Ubuntu下不需要。

执行到 96% 的时候会卡一会儿，如果不希望执行“make -j”命令时对电脑影响太大的话，执行“make -j1”，使用CPU的一核，不会占满CPU。
注意：由于实体机CPU不是一核，但虚拟机选择了一核，所以执行“make -j”时会在96% 的时候卡死，需要执行“make -j1”才可以。
构建成功后会在上层目录生成两个文件，lib_lightgbm.so lightgbm，一个库文件，一个可执行文件。
相关下载：
lib_lightgbm.so 库文件和可执行文件 lightgbm
相关阅读：
微软开源分布式高性能GB框架LightGBM安装使用
微软开源分布式高性能GB框架LightGBM安装使用——Python
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