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LigthGBM算法是Boosting集合模型中的新晋成员，由微软提供，它和XGBoost算法一
样是对GBDT的高效实现，原理上它和GBDT及XGBoost类似，都采用损失函数的负梯度作
为当前决策树的残差近似值，去拟合新的决策树。
LightGBM模型既可以做分类分析，也可以做回归分析，对应的模型分别为:
LightGBM使用的Leaf-wise策略，每次在当前叶子节点中，找出分裂增益最大的叶子节点进行分裂，而不是所有节点都进行分裂，这样可以提高精度。
Leaf-wise的缺点是可能会长出比较深的决策树，产生过拟合。因此LightGBM在Leaf-
wise之上增加了一个最大深度的限制，在保证高效率的同时防止过拟合。
1. 关于LightGBM，下列说法正确的是:
A LigthGBM算法属于Bagging模型中的成员
B LigthGBM是对GBDT的高效实现
C LigthGBM只能做分类分析
D LigthGBM只能做回归分析
2. 关于LightGBM与XGBoost，下列说法正确的是:
A XGBoost 构建树的分裂策略是Leaf-wise策略
B LightGBM构建树的分裂策略是Level-wise策略
C LightGBM和XGBoost算法都是对GBDT的高效实现
D 以上说法均不正确
1=>B 2=>C
