Boosting là một kỹ thuật học tập tổ hợp kết hợp nhiều mô hình học yếu (thường là các cây quyết định) để tạo ra một mô hình học mạnh. Nó huấn luyện lặp đi lặp lại các mô hình mới, tập trung vào các trường hợp mà các mô hình trước gặp khó khăn, nhằm cải thiện hiệu suất tổng thể của mô hình.

Nguyên tắc của LightGBM xoay quanh hiệu quả, khả năng mở rộng và độ chính xác. Nó đạt được điều này bằng cách sử dụng các kỹ thuật sáng tạo như tăng trưởng cây theo chiều lá, các thuật toán dựa trên biểu đồ, và xử lý dữ liệu hiệu quả để tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ và thời gian đào tạo. LightGBM ưu tiên tốc độ và hiệu suất, khiến nó phù hợp để xử lý các tập dữ liệu quy mô lớn và các mô hình phức tạp.

Sự vượt trội của LightGBM so với random forest và XGBoost phụ thuộc vào tập dữ liệu cụ thể và nhiệm vụ đang thực hiện. LightGBM thường hoạt động tốt trên các tập dữ liệu quy mô lớn nhờ vào các thuật toán hiệu quả và khả năng xử lý song song. Tuy nhiên, mỗi thuật toán đều có điểm mạnh và điểm yếu riêng, và sự lựa chọn phụ thuộc vào các yếu tố như kích thước tập dữ liệu, độ phức tạp và tài nguyên tính toán.