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使用从第一个lightgbm到第二个lightgbm的分数作为初始化分数会得到不同的结果

。这是因为LightGBM是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法，它通过迭代地训练多个决策树模型来逐步提升预测性能。

在LightGBM的训练过程中，每个决策树的初始化分数对最终的模型性能有一定的影响。初始化分数可以理解为每个样本在第一棵决策树上的初始预测值。在第一个LightGBM模型中，初始化分数是根据样本的真实标签进行计算的，即每个样本的初始化分数等于其真实标签的平均值。而在第二个LightGBM模型中，初始化分数则是根据第一个模型的预测结果进行计算的，即每个样本的初始化分数等于第一个模型对该样本的预测值。

由于第一个LightGBM模型和第二个LightGBM模型的初始化分数不同，它们会在训练过程中产生不同的梯度和损失函数，从而导致最终的模型性能有所差异。具体而言，使用第一个模型的初始化分数可能会使得第二个模型在训练过程中更快地收敛，因为它已经从第一个模型的预测结果中获取了一些有用的信息。而使用真实标签的初始化分数可能会使得第二个模型需要更多的迭代次数才能达到相同的性能水平。

总之，使用从第一个LightGBM到第二个LightGBM的分数作为初始化分数会得到不同的结果，这是因为初始化分数对模型的训练和性能有一定的影响。在实际应用中，可以根据具体情况选择使用真实标签的初始化分数或者前一个模型的预测结果作为初始化分数，以获得更好的模型性能。

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二是对于索引表的访问，预排序使用了一个行号到叶子节点号的索引表（row_idx_to_tree_node_idx ），来防止数据切分时对所有的数据进行切分，即只对该叶子节点上的样本切分。...在与level-wise进行结合的时候，每一个叶子节点都要切分数据，这也是随机的访问。这样会带来严重的系统性能下降。而直方图算法则是天然的cache friendly。...传统算法： 1），垂直划分数据（对特征划分），不同的worker有不同的特征集 2），每个workers找到局部最佳的切分点{feature,threshold} 3），workers使用点对点通信，找到全局最佳切分点...5,2，数据并行： 传统算法： 1），水平切分数据，不同的worker拥有部分数据 2），每个worker根据本地数据构建局部直方图 3），合并所有的局部直方图得到全部直方图 3.1），采用点对点方式(...5.2.1，Lightbgm中的数据并行： 1），使用“Reduce Scatter”将不同worker的不同特征的直方图合并，然后workers在局部合并的直方图中找到局部最优划分，最后同步全局最优划分

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    由于特征被离散化后，找到的并不是很精确的分割点，所以会对结果产生影响。但在不同的数据集上的结果表明，离散化的分割点对最终的精度影响并不是很大，甚至有时候会更好一点。...更重要的是，LightGBM是第一个直接支持类别特征的GBDT工具。...这种特征并行方法有个很大的缺点：就是对数据进行垂直划分，每台机器所含数据不同，然后使用不同机器找到不同特征的最优分裂点，划分结果需要通过通信告知每台机器，增加了额外的复杂度。...图：随机访问会造成cache miss 而 LightGBM 所使用直方图算法对 Cache 天生友好： 首先，所有的特征都采用相同的方式获得梯度（区别于XGBoost的不同特征通过不同的索引获得梯度）...zhuanlan.zhihu.com/p/87885678 【8】入门 | 从结构到性能，一文概述XGBoost、Light GBM和CatBoost的同与不同，地址：https://mp.weixin.qq.com

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