想在助睿AI里用 LightGBM 跑一版分类，打开参数发现有 GBDT、DART、GOSS、RF 四种学习器，树的数量默认才 10。这几个怎么区分？
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四个选项对应不同的提升策略：GBDT 是传统梯度提升决策树（默认）、DART 引入了 dropout、GOSS 按梯度做单边采样、RF 是随机森林那一路。树的数量能填 1 到 1000，默认 10，官方说明里也写了太小欠拟合、太大过拟合，我一般从几十开始试；学习率默认 0.1，范围 0.01 到 1；抽样率默认也是 0.1，小于 1 时会随机抽部分数据，能提速也能压过拟合。最大深度和最大叶子数默认不勾，需要限复杂度时再开。