리프 중심 성장
트리를 확장할 때 층(Level) 단위로 균형을 맞추는 대신, 손실 함수를 가장 많이 줄일 수 있는 노드(Leaf)를 우선적으로 분할하는 전략이다. LightGBM의 핵심 메커니즘으로, 학습 속도가 빠르고 대규모 데이터셋 처리에 유리하지만 데이터가 적을 경우 과적합 위험이 크다.