LightGBM返回负概率

LightGBM是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它是一个高效且快速的框架，用于解决分类和回归问题。与传统的梯度提升决策树相比，LightGBM具有更快的训练速度和更低的内存消耗。

在分类问题中，LightGBM可以返回样本属于某个类别的概率。负概率是指样本属于某个类别的概率的相反数。例如，如果一个样本属于类别A的概率为0.8，则其负概率为-0.8。

LightGBM的优势包括：

1. 高效性：LightGBM使用了基于直方图的算法，能够快速地处理大规模数据集。
2. 低内存消耗：LightGBM采用了特征并行的方式，能够有效地减少内存的使用。
3. 准确性：LightGBM使用了基于梯度提升的决策树算法，能够有效地提高模型的准确性。
4. 可扩展性：LightGBM支持并行训练和分布式训练，能够处理大规模的数据集和高维特征。

LightGBM适用于各种机器学习任务，包括分类、回归和排序等。它在广告推荐、搜索排序、金融风控等领域有着广泛的应用。

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