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基于自定义数据集利用catboost 算法实现回归预测(训练采用CPU和GPU两种方式) 输出结果 # T1、训练采用CPU # T2、训练采用GPU 实现代码 基于自定义数据集利用catboost 算法实现回归预测(训练采用CPU和GPU两种方式) 输出结果 # T1、训练采用...
基于自定义数据集利用catboost 算法实现回归预测(训练采用CPU和GPU两种方式) 输出结果 # T1、训练采用CPU 0:learn:7.9608417total:50.2ms remaining:1.46s1:learn:7.7618206total:50.5ms remaining:707ms2:learn:7.5879985total:50.9ms remaining:458ms3:learn:7.4148674total:51.4ms remaining:334ms4:learn:7.2488388total:...
Faced with the fact that the results of CatBoostRegressor on the GPU are significantly worse than on the CPU. How do I fix this problem? What parameters should I pay attention to? I tried to "twist" different parameters, but I didn't achieve success. I understand that the question is qu...
基于自定义数据集利用catboost 算法实现回归预测(训练采用CPU和GPU两种方式) 输出结果 # T1、训练采用CPU 1. 0: learn: 7.9608417 total: 50.2ms remaining: 1.46s2. 1: learn: 7.7618206 total: 50.5ms remaining: 707ms3. 2: learn: 7.5879985 total: 50.9ms remaining: 458ms4. 3: learn: 7.4148674 tota...
You can find scripts to run LigthGBM/XGBoost/CatBoost CPU and GPU versions and compare its runtime intraining speedsubdirectory Training speed: CPU vs GPU This benchmark shows speedup of GPU over CPU on different dataset sizes and on different devices. ...
condainstalltensorflow-gpu 以下为部分采坑小结 (此时环境为vs2017+cuda-10.1+cudnn-8.0.5) 1. 检查配置 NVIDIA Driver of version 418.xx or higher. 支持 2. Clone the repository: gitee加速版:https://gitee.com/renlle/catboost 3. Install Visual Studio Community 2017 ...
支持CPU和GPU训练:CatBoost既可以在CPU上运行,也可以利用GPU进行加速训练。 自动处理缺失值:CatBoost可以自动处理缺失值,无需额外的预处理步骤。 CatBoost的核心原理 CatBoost的核心原理基于梯度提升决策树(GBDT),但在处理类别特征和避免过拟合方面进行了创新。以下是一些关键的技术点: ...
CatBoost使用完美哈希来存储类别特征的值,以减少内存使用。由于GPU内存的限制,在CPU RAM中存储按位压缩的完美哈希,以及要求的数据流、重叠计算和内存等操作。通过哈希来分组观察。在每个组中,我们需要计算一些统计量的前缀和。该统计量的计算使用分段扫描GPU图元实现。
max_ctr_complexity —— 可以组合的最大特征数。每个结果组合由一个或多个类别型特征组成,并且可以选择包含以下形式的二元特征:“numeric feature > value”。对于 CPU 上的回归任务,默认值为 4。 has_time (bool) —— 如果为True,则不执行类别型特征处理的第一步,即排列。当...