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# LightGBM
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[LightGBM](https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/) 是梯度提升决策树 (GBDT) 算法的一种热门的开源实施，效率非常出色。GBDT 是一种有监督学习算法，它尝试将一组较简单且较弱模型的一系列估计值结合在一起，从而准确地预测目标变量。LightGBM 使用额外的技术来显著提高传统 GBDT 的效率和可扩展性。本页面包含有关 Amazon EC2 实例推荐功能和 LightGBM 笔记本示例的信息。

## 适用于 LightGBM 算法的 Amazon EC2 实例推荐
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SageMaker AI LightGBM 目前支持单实例和多实例 CPU 训练。对于多实例 CPU 训练（分布式训练），请在定义估算器时指定大于 1 的 `instance_count`。有关使用 LightGBM 进行分布式训练的更多信息，请参阅使用 Dask 的 A [mazon A SageMaker I LightGBM 分布式](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_applying_machine_learning/sagemaker_lightgbm_distributed_training_dask/sagemaker-lightgbm-distributed-training-dask.html)训练。

LightGBM 是一种内存限制型（而不是计算限制型）算法。因此，通用计算实例（例如 M5）是比计算优化型实例（例如 C5）更适合的选择。此外，我们建议您在选定的实例中有足够的总内存来保存训练数据。

## LightGBM 示例笔记本
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下表概述了各种示例笔记本，这些笔记本解决了 Amazon A SageMaker I LightGBM 算法的不同用例。


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| **笔记本标题** | **描述** | 
| --- | --- | 
|  [使用 Amazon A SageMaker I LightGBM 和算法进行表格分类 CatBoost ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/lightgbm_catboost_tabular/Amazon_Tabular_Classification_LightGBM_CatBoost.html)  |  本笔记本演示了如何使用 Amazon A SageMaker I LightGBM 算法来训练和托管表格分类模型。  | 
|  [使用 Amazon A SageMaker I LightGBM 和算法进行表格回归 CatBoost ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/lightgbm_catboost_tabular/Amazon_Tabular_Regression_LightGBM_CatBoost.html)  |  本笔记本演示了如何使用 Amazon A SageMaker I LightGBM 算法来训练和托管表格回归模型。  | 
|  [Amazon SageMaker AI LightGBM 使用 Dask 进行分布式训练](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_applying_machine_learning/sagemaker_lightgbm_distributed_training_dask/sagemaker-lightgbm-distributed-training-dask.html)  |  本笔记本演示了使用 Dask 框架使用 Amazon A SageMaker I LightGBM 算法进行分布式训练。  | 

有关如何创建和访问可用于在 SageMaker AI 中运行示例的 Jupyter 笔记本实例的说明，请参阅。[Amazon SageMaker 笔记本实例](nbi.md)创建并打开笔记本实例后，选择 “**SageMaker AI 示例**” 选项卡以查看所有 SageMaker AI 示例的列表。要打开笔记本，请选择其**使用**选项卡，然后选择**创建副本**。