XGBoost和LightGBM调参

有个应用上的重大区别：

• Xgboost只处理数值特征，因此Xgboost无法直接处理离散特征(categorical feature)，需要数据预处理，要么labelEncoder转换为数值特征，当做连续值处理，要么one-hot编码，当做离散值处理。

• LightGBM则有对离散特征的单独处理，需要首先利用labelEncoder转换为数值，然后会利用On Grouping for Maximum Homogeneity提到的算法找到最优值，是从2^(n-1)-1个分区划分中选出最优optimal split，而不像OHE一样是n个划分，因此效果优于OHE。