研究人员开发了 EMA-FS，这是一种新颖的算法级优化，旨在加速梯度提升决策树 (GBDT)（如 LightGBM）的训练。该方法通过根据特征的历史预测效用智能地筛选特征来解决每个特征直方图构建所花费的大量时间。EMA-FS 维护特征分裂增益的指数移动平均值，并优先为表现最佳的特征构建直方图，提供了一种比随机特征子采样更明智的方法。 AI
影响 这项优化可以缩短依赖 GBDT 模型的应用程序的模型开发周期。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍机器学习模型训练新算法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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