LightGBM最佳迭代始终返回1

LightGBM是一种高效的梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）框架，它具有快速训练速度和高准确性的特点。它是由微软开发的，专门用于大规模数据集的机器学习任务。

LightGBM的主要特点包括：

1. 快速训练速度：LightGBM采用了基于直方图的决策树算法，通过对特征值进行离散化处理，大大减少了内存的使用和计算量，从而提高了训练速度。
2. 高准确性：LightGBM采用了基于梯度的学习算法，能够更好地拟合数据集，提高模型的准确性。
3. 低内存占用：LightGBM使用了特征压缩和直方图算法，大大减少了内存的使用，能够处理大规模的数据集。
4. 支持并行化训练：LightGBM支持多线程和分布式训练，能够充分利用多核CPU和分布式计算资源，加快训练速度。
5. 可扩展性强：LightGBM支持多种数据格式的输入，包括LibSVM格式、CSV格式等，同时也支持多种语言的接口，如Python、R、Java等。

LightGBM适用于各种机器学习任务，包括分类、回归、排序等。它在许多领域都有广泛的应用，如金融风控、广告推荐、搜索排序等。

腾讯云提供了LightGBM的云服务产品，即腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）。TMLP提供了一站式的机器学习解决方案，包括数据准备、模型训练、模型部署等功能。您可以通过TMLP来使用LightGBM进行机器学习任务，具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云的官方文档：腾讯云机器学习平台。