LightGBM Transformation Library 是微软为LightGBM模型提供的一个数据转换工具库，旨在增强LightGBM模型的数据预处理能力。该库支持多种数据转换技术，能够无缝集成到LightGBM的现有流程中，提供高效且可扩展的转换解决方案，帮助用户更好地处理数据并提升模型性能。
LazyProphet 是一个基于 LightGBM 的时间序列预测库，旨在简化和增强时间序列预测的过程。它通过最小化配置要求，使得时间序列建模变得更加容易，同时支持处理缺失数据和异常值。LazyProphet 提供了易于使用的接口，用于快速模型训练和预测，并且针对大数据集进行了性能优化。
supertree是一个强大的Python决策树可视化工具，专为在Jupyter Notebooks等环境中提供交互式决策树展示而设计。它支持缩放、展开和折叠节点、全屏显示等功能，并且兼容scikit-learn、LightGBM、XGBoost等主流机器学习库的决策树模型。通过supertree，用户可以直观地探索和分析决策树的结构，适用于教学、演示和数据分析报告等多种场景。
