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叶子生长
一种树的分裂策略，选择具有最大损失减少的叶子进行分裂，与level-wise生长不同，可以用较少的深度实现更快的收敛。
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特征分箱
将连续特征离散化为离散区间（箱子）的技术，用于加速分裂点的计算并减少内存占用，代价是轻微的精度损失。
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基于梯度的单边采样 (GOSS)
LightGBM的创新采样方法，保留所有具有大梯度的实例，并对小梯度的实例进行随机采样，加速训练而不会显著损失精度。
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互斥特征捆绑 (EFB)
一种降维算法，识别并相互排斥的特征（很少同时非零）组合成一个复合特征，从而减少特征数量。
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梯度直方图
LightGBM使用的数据结构，用于将梯度和二阶导数存储在箱子中，允许在构建树时快速计算每个潜在分裂点的统计信息。
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叶子节点数
LightGBM的主要参数，控制每棵树中叶子节点的最大数量，直接影响模型复杂度和偏差-方差权衡，对于叶子生长比`max_depth`更重要。
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L1和L2正则化
应用于叶子权重的正则化参数（`lambda_l1`, `lambda_l2`），通过分别惩罚高权重和权重幅度来控制模型复杂度并防止过拟合。
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叶子中最少数据量
叶子中所需的最小样本数（或最小总权重），一个关键参数，用于避免创建过于特定的叶子节点并在LightGBM模型中对抗过拟合。
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CatBoost特征处理
LightGBM能够使用特定转换原生处理分类特征，将它们映射为整数，从而避免了手动独热编码，提高了效率。
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叶子优先增长过拟合
叶子优先增长的特定风险，模型可能通过创建非常深且专门的叶子而产生过拟合，需要增加正则化（例如，`num_leaves`、`min_data_in_leaf`）来控制。
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DART（Dropout与多重加性回归树相遇）
LightGBM中实现的增强变体，在添加新树时对先前的树应用dropout技术，在某些数据集上改善正则化和性能。
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