快速开始

这是 LightGBM CLI 版本的快速入门指南。

首先按照安装指南安装 LightGBM。

其他有用链接列表

训练数据格式

LightGBM 支持输入数据文件为 CSV、TSV 和 `LibSVM`_（基于零）格式。

文件可以同时包含和不包含头部。

标签列可以通过索引和名称指定。

某些列可以忽略。

LightGBM 可以直接使用分类特征（无需独热编码）。在 Expo data 上的实验显示，与独热编码相比，速度提升了约8倍。

关于设置详情，请参考 categorical_feature 参数。

LightGBM 也支持加权训练，它需要额外的权重数据。对于排序任务，它还需要额外的查询数据。

此外，weight 和 query 数据可以像标签一样在训练数据中指定为列。

参数格式为 key1=value1 key2=value2 ...。

参数既可以在配置文件中设置，也可以在命令行中设置。如果一个参数同时出现在命令行和配置文件中，LightGBM 将使用命令行中的参数。

新用户应该查看的最重要参数位于核心参数和学习控制参数部分的顶部，这些部分包含 LightGBM 参数的完整详细列表。

lightgbm config=your_config_file other_args ...

参数既可以在配置文件中设置，也可以在命令行中设置，并且命令行中的参数优先级高于配置文件中的参数。例如，以下命令行将保持 num_trees=10 并忽略配置文件中的相同参数。

lightgbm config=train.conf num_trees=10