一个十亿样本、约 1 万维稀疏特征的排序模型，要求每天全量重训并在 2 小时内产出新模型。团队里有人坚持 XGBoost（说更稳），有人主张 LightGBM（说更快）。你作为负责人怎么选、怎么验证这个选择？并说清 LightGBM 快在哪几个点上。
面试官在考什么
考察对 GBDT 各实现核心算法差异（预排序 vs 直方图、level-wise vs leaf-wise、GOSS/EFB）的理解，以及在大规模重训约束下做工程取舍的能力。
回答框架 · 前两步
- LightGBM 的核心加速：直方图分箱把特征扫描从按样本降到按箱；leaf-wise 生长在相同叶子数下损失下降更快；GOSS 对梯度大的样本保留、小的采样；EFB 捆绑稀疏互斥特征。
- 十亿样本、1 万维稀疏下，直方图 + EFB 是主导收益，预排序类方法的排序开销和内存会先崩。
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延伸阅读
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