Level-wise过一次数据可以同时分裂同一层的叶子，容易进行多线程优化，也好控制模型复杂度，不容易过拟合。但实际上Level-wise是一种低效的算法，因为它不加区分的对待同一层的叶子，带来了很多没必要的开销，因为实际上很多叶子的分裂增益较低，没必要进行搜索和分裂。
Leaf-wise则是一种更为高效的策略，每次从当前所有叶子中，找到分裂增益最大的一个叶子，然后分裂，如此循环。因此同Level-wise相比，在分裂次数相同的情况下，Leaf-wise可以降低更多的误差，得到更好的精度。Leaf-wise的缺点是可能会长出比较深的决策树，产生过拟合。因此LightGBM在Leaf-wise之上增加了一个最大深度的限制，在保证高效率的同时防止过拟合。
占用的内存更低，只保存特征离散化后的值，而这个值一般用8位整型存储就足够了，内存消耗可以降低为原来的1/8。
降低了计算的代价：预排序算法每遍历一个特征值就需要计算一次分裂的增益，而直方图算法只需要计算k次（k可以认为是常数），时间复杂度从O(#data#feature)优化到O(k#features)。(相当于LightGBM牺牲了一部分切分的精确性来提高切分的效率，实际应用中效果还不错)
空间消耗大，需要保存数据的特征值以及特征排序的结果(比如排序后的索引，为了后续快速计算分割点)，需要消耗两倍于训练数据的内存
时间上也有较大开销，遍历每个分割点时都需要进行分裂增益的计算，消耗代价大
对cache优化不友好，在预排序后，特征对梯度的访问是一种随机访问，并且不同的特征访问的顺序不一样，无法对cache进行优化。同时，在每一层长树的时候，需要随机访问一个行索引到叶子索引的数组，并且不同特征访问的顺序也不一样，也会造成较大的cache miss。
XGBoost使用的是pre-sorted算法（对所有特征都按照特征的数值进行预排序，基本思想是对所有特征都按照特征的数值进行预排序；然后在遍历分割点的时候用O(#data)的代价找到一个特征上的最好分割点最后，找到一个特征的分割点后，将数据分裂成左右子节点。优点是能够更精确的找到数据分隔点；但这种做法有以下缺点
LightGBM使用的是histogram算法，基本思想是先把连续的浮点特征值离散化成k个整数，同时构造一个宽度为k的直方图。在遍历数据的时候，根据离散化后的值作为索引在直方图中累积统计量，当遍历一次数据后，直方图累积了需要的统计量，然后根据直方图的离散值，遍历寻找最优的分割点；优点在于
3.6.2 决策树生长策略XGBoost采用的是带深度限制的level-wise生长策略，Level-wise过一次数据可以能够同时分裂同一层的叶子，容易进行多线程优化，不容易过拟合；但不加区分的对待同一层的叶子，带来了很多没必要的开销（因为实际上很多叶子的分裂增益较低，没必要进行搜索和分裂）
LightGBM采用leaf-wise生长策略，每次从当前所有叶子中找到分裂增益最大（一般也是数据量最大）的一个叶子，然后分裂，如此循环；但会生长出比较深的决策树，产生过拟合（因此 LightGBM 在leaf-wise之上增加了一个最大深度的限制，在保证高效率的同时防止过拟合）。
Histogram做差加速。一个容易观察到的现象：一个叶子的直方图可以由它的父亲节点的直方图与它兄弟的直方图做差得到。通常构造直方图，需要遍历该叶子上的所有数据，但直方图做差仅需遍历直方图的k个桶。利用这个方法，LightGBM可以在构造一个叶子的直方图后，可以用非常微小的代价得到它兄弟叶子的直方图，在速度上可以提升一倍。
直接支持类别特征：LightGBM优化了对类别特征的支持，可以直接输入类别特征，不需要额外的0/1展开。并在决策树算法上增加了类别特征的决策规则。
3.6.3 分布式训练方法上(并行优化)在特征并行算法中，通过在本地保存全部数据避免对数据切分结果的通信；