本文重点介绍了LightGBM的实现及调参方法。作为GBDT家族的高效框架，LightGBM通过直方图算法、单边梯度采样等优化策略，在速度和内存效率上优于XGBoost。文章首先详解了LightGBM的关键参数（如num_leaves、learning_rate等），然后给出Python实现的两种方式：Scikit-learn接口和原生API示例。在调优部分，重点讲解了使用GridSearchCV

激活函数是神经网络中的关键组件，它通过引入非线性因素，增强了模型的表达能力，使其能够处理复杂的任务。激活函数的主要作用包括：突破线性模型的限制、控制输出值范围、影响梯度传播以及增加网络稀疏性。常见的激活函数有Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax和Swish等，每种函数都有其独特的特性和适用场景。选择合适的激活函数对模型性能至关重要，能够显著影响训练效果和计算效率。通过Python实现