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Welcome to LightGBM’s documentation! 

LightGBM is a gradient boosting framework that uses tree based learning algorithms. It is designed to be distributed and efficient with the following advantages:

Faster training speed and higher efficiency.

Lower memory usage.

Better accuracy.

Support of parallel, distributed, and GPU learning.

Capable of handling large-scale data.

For more details, please refer to Features .

Contents:

Installation Guide

Quick Start

Python Quick Start

Features

Experiments

Parameters

Parameters Tuning

C API

Python API

R API

Distributed Learning Guide

GPU Tutorial

Advanced Topics

Development Guide

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