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:...
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. ...
{'nan_mode': 'Min', 'gpu_ram_part': 0.95, 'eval_metric': 'Logloss', 'combinations_ctr': ['Borders:CtrBorderCount=15:CtrBorderType=Uniform:TargetBorderCount=1:TargetBorderType=MinEntropy:Prior=0/1:Prior=0.5/1:Prior=1/1', 'FeatureFreq:CtrBorderCount=15:CtrBorderType=Median:Prior=0/1...
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: ...
thread_count=-1:训练时所用的cpu/gpu核数 used_ram_limit=None:CTR问题,计算时的内存限制 gpu_ram_part=None:GPU内存限制 2.4参数调优 采用GridSearchCV的方法进行自动搜索最优参数 示例: from catboost import CatBoostRegressor from sklearn.model_selection import GridSearchCV ...
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。
'bootstrap_type': , : 确定抽样时的样本权重,取值Bayesian、Bernoulli(伯努利实验)、MVS(仅支持cpu)、Poisson(仅支持gpu)、No(取值为No时,每棵树为简单随机抽样);默认值GPU下为Bayesian、CPU下为MVS 'bagging_temperature': , : bootstrap_type=Bayesian时使用,取值为1时采样权重服从指数分布;取值为0时所有采样...
CPU:1～65535的整数,default=254 GPU:1～255的整数,default=128 feature_border_type: 数值型变量分箱个数的初始量化模式,default=GreedyLogSum Median Uniform UniformAndQuantiles MaxLogSum MinEntropy GreedyLogSum per_float_feature_quantization: 指定特定特征的分箱个数,default=None, ...