'gpu_predictor': 使用GPU来执行模型预测 4. 多GPU可以通过grow_gpu_hist参数和n_gpus参数配合使用。 可以通过gpu_id参数来选择设备,默认为 0 。如果非0,则GPU的编号规则为mod(gpu_id + i) % n_visible_devices for i in 0~n_gpus-1 如果n_gpus设置为-1,则所有的GPU都被使用。它默认为 1 。
dtest = xgb.DMatrix(x_test, y_test)# 参数设置params = {'tree_method':"hist",'booster':'gbtree','objective':'multi:softmax','num_class':3,'max_depth':6,'eval_metric':'merror','eta':0.01,# 'gpu_id': cr.gpu_id}# 训练evals = [(dtrain,'train'), (dtest,'val')] model ...
在2.0版本中,XGBoost简化了设备参数设置。“device”参数取代了多个与设备相关的参数,如gpu_id, gpu_hist等,这使CPU和GPU之间的切换更容易。 Hist作为默认树方法 XGBoost允许不同类型的树构建算法。2.0版本将' hist '设置为默认的树方法,这可能会提高性能的一致性。这可以看作是XGBoost将基于直方图的方法的效率提高...
fit(X_train, target_train, verbose=False) [out]: XGBRegressor(base_score=0.5, booster='gbtree', colsample_bylevel=1, colsample_bynode=1, colsample_bytree=1, gamma=0, gpu_id=-1, importance_type='gain', interaction_constraints='', learning_rate=0.300000012, max_delta_step=0, max_depth...
XGBoost可以使用不同硬件。在2.0版本中,XGBoost简化了设备参数设置。“device”参数取代了多个与设备相关的参数,如gpu_id, gpu_hist等,这使CPU和GPU之间的切换更容易。 Hist作为默认树方法 XGBoost允许不同类型的树构建算法。2.0版本将' hist '设置为默认的树方法,这可能会提高性能的一致性。这可以看作是XGBoost将...
多GPU 可以通过grow_gpu_hist 参数和 n_gpus 参数配合使用。如果n_gpus设置为 -1,则所有的GPU 都被使用。它默认为1。多GPU 不一定比单个GPU 更快,因为PCI总线的带宽限制,数据传输速度可能成为瓶颈。可以通过gpu_id 参数来选择设备,默认为 0 。如果非0,则GPU 的编号规则为 mod(gpu_id + i) % n_visible...
多GPU 可以通过grow_gpu_hist 参数和 n_gpus 参数配合使用。如果n_gpus设置为 -1,则所有的GPU 都被使用。它默认为1。多GPU 不一定比单个GPU 更快,因为PCI总线的带宽限制,数据传输速度可能成为瓶颈。可以通过gpu_id 参数来选择设备,默认为 0 。如果非0,则GPU 的编号规则为 mod(gpu_id + i) % n_visible...
不支持xgboost包中的以下参数:gpu_id、output_margin、validate_features。 不支持参数sample_weight、eval_set和sample_weight_eval_set。 请改用参数weightCol和validationIndicatorCol。 有关详细信息,请参阅适用于 PySpark 管道的 XGBoost。 不支持base_margin和base_margin_eval_set参数。 请改用参数baseMarginCol。
XGBoost可以使用不同硬件。在2.0版本中,XGBoost简化了设备参数设置。“device”参数取代了多个与设备相关的参数,如gpu_id, gpu_hist等,这使CPU和GPU之间的切换更容易。 Hist作为默认树方法 XGBoost允许不同类型的树构建算法。2.0版本将’ hist '设置为默认的树方法,这可能会提高性能的一致性。这可以看作是XGBoost将...
eval_metric=None, gamma=0, gpu_id=0, grow_policy='depthwise', importance_type=None, interaction_constraints='', learning_rate=0.300000012, max_bin=256, max_cat_to_onehot=4, max_delta_step=0, max_depth=6, max_leaves=0, min_child_weight=1, missing=nan, monotone_constraints='()', ...