xgboost 支持使用gpu 计算,前提是安装时开启了GPU 支持 要想使用GPU 训练,需要指定tree_method 参数为下列的值: 'gpu_exact': 标准的xgboost 算法。它会对每个分裂点进行精确的搜索。相对于'gpu_hist',它的训练速度更慢,占用更多内存 'gpu_hist':使用xgboost histogram 近似算法。它的训练速度更快,占用更少内存...
在上一个XGB-186-CLICKS-DASK笔记本电脑中,我们在 Otto 数据集上训练 XGBoost 模型,至少需要八个 GPU。假设该数据集占用 110GB 的内存,而每个 V100 GPU 提供 32GB,那么数据与 GPU 内存的比率仅为 43%(计算为 110/(32*8))。 最理想的情况是,我们只需要使用四个 GPU 就可以将其减半。然而,在我们之前的设...
在上一个XGB-186-CLICKS-DASK笔记本电脑中,我们在 Otto 数据集上训练 XGBoost 模型,至少需要八个 GPU。假设该数据集占用 110GB 的内存,而每个 V100 GPU 提供 32GB,那么数据与 GPU 内存的比率仅为 43%(计算为 110/(32*8))。 最理想的情况是,我们只需要使用四个 GPU 就可以将其减半。然而,在我们之前的设...
XGBClassifier(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=6, min_child_weight=1, missing=nan, monotone_cons...
gpu_exact:在GPU上执行Exact Greedy Algorithm; gpu_hist:在GPU上执行hist算法; max_leaves [default=0]:设置叶节点的最大数量,仅仅和当row_policy=lossguide才需要被设置; max_bin, [default=256]:仅仅tree_method=hist时,该方法需要去设置。bucket连续特征的最大离散bins数量; ...
memory usage:18.7+ MB ## 进行简单的数据查看,我们可以利用 .head() 头部.tail()尾部data.head() 5 rows × 23 columns 这里我们发现数据集中存在NaN,一般的我们认为NaN在数据集中代表了缺失值,可能是数据采集或处理时产生的一种错误。这里我们采用-1将缺失值进行填补,还有其他例如“中位数填补、平均数填补”...
DaskDeviceQuantileDMatrixcan save a considerable amount of memory when used withgpu_histand input data is already on GPU. Figure 1 depicts the construction ofDaskDeviceQuantileDMatrix.Data partitions no longer need to be copied and concatenated, instead, a summary generated by the sketching algorithm...
memory usage: 18.7+ MB ## 进行简单的数据查看,我们可以利用 .head() 头部.tail()尾部data.head() 1. 2. .dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th...
XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型,而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树(GBDT)模型,并对模型中的算法进行了诸多优化,在取得高精度的同时又保持了极快的速度,在一段时间内成为了国内外数据挖掘、机...
memory usage: 18.7+ MB ## 进行简单的数据查看,我们可以利用 .head() 头部.tail()尾部data.head() 5 rows × 23 columns 这里我们发现数据集中存在NaN,一般的我们认为NaN在数据集中代表了缺失值,可能是数据采集或处理时产生的一种错误。这里我们采用-1将缺失值进行填补,还有其他例如“中位数填补、平均数填补...