怎么理解lightgbm中的直方图法选择分裂点？

之前普遍采用的方法是对数据集里一个特征所有的值进行排序，然后遍历每个值，从而选取最佳的分裂点。这个做法最大的问题就是速度太慢，因为先要进行排序，然后每次分裂都要遍历所有的点。考虑到现在很多数据集都很大，这样的做法会非常慢。

直方图的方法就是用k个离散点代替原始的数据，这样数据量就大大压缩了。k越大，越接近传统的方法，越容易过拟合；k越小，还原度就越低，越容易欠拟合。

直方图方法的示意图