SlimGBM基于wepe的tgboost,参考lightGBM,作了如下修改: 基于histogram计算最佳分割点; Leaf-wise的树增长方式; 增加作图 原有的tgboost支持如下特征: 内置有Square error losst和Logistic loss 可自定义损失函数,使用'autograd'计算grad和hess 多线程寻找最佳分割点 计算特征重要性 处理缺失值(slimgbm为方便去掉了此功能) 正则化 随机选取特征和样本 支持对样本定义权重函数