XGBoost相较于标准梯度提升算法有了显著提升，但也有其他专业库随之出现，旨在解决特定的性能瓶颈。本章将介绍两个著名的框架——LightGBM和CatBoost，它们在训练速度和处理类别数据方面提供了独特的优化。

我们首先会介绍LightGBM以及它在大规模数据集上加速训练的方法，例如基于梯度的单侧采样（GOSS）和独占特征捆绑（EFB）。接着，我们会介绍CatBoost及其处理类别特征的复杂内部机制，其中包含有助于避免目标数据泄露的有序提升策略。本章最后将对XGBoost、LightGBM和CatBoost的性能特点进行直接比较，随后会提供一个实际练习，让您使用这些库实现模型。