對於分類回歸樹和lightgbm的理解
比如在前面博客中提到的風險預測問題，其實就是在特征層面對於不同類型的用戶分到了不同的葉子節點上。
例如我們用了時間作為特征，就將晚上開車多的用戶分到了一類 白天開車多的分成了另外一類，在危險區域開車比例高的分為一類，比例低分為另外一類。
分類的切割點用作直方圖的方法來確定。
這樣很清楚就能找到一個切割點來劃分哪些用戶經常超速開車，超速和相對不超速的用戶的區分速度在哪裏。
對於分類回歸樹和lightgbm的理解
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