投票(voting)并行 1. 主要思想 2. 具体算法 3. 实验结论 最近在看GBDT的几个典型模型,总结一下为了提升GBDT训练速度的所使用的一些并行化处理 综述 梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree)的并行化处理主要在于如何切分数据及如何合并/汇总local machines的计算结果。根据这两点,我们可以将GBDT的并行化处理...
其中,Bagging方式是不带通信机制的;另外三种则通过通信,做到了针对GBDT的分布式训练(好像可以类比,数据并行,模型并行?) LightGBM文档建议,按照下面方式选择并行方式, 1.1、Bagging 完全非中心化的架构,通过Data Parallel的方式将数据打散为多份,分布式训练,最后训练多颗子树,在最终阶段进行Bagging输出。其实严格来说,这个...
通过MPI实现对GBDT的并行化,最主要的步骤是在建树的过程中,由于每个特征值计算最佳分割值是相互独立的,故可以对特征进行平分,再同时进行计算。 MPI并行化的实现 主线程 其他线程