1.xgboost支持使用gpu计算,前提是安装时开启了GPU支持 2. 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 ...
它建议尝试hist,gpu_hist,用大量的数据可能更高的性能。(gpu_hist)支持。external memory外部存储器。 exact:精确的贪婪算法。枚举所有拆分的候选点。 approx:使用分位数和梯度直方图的近似贪婪算法。 hist:更快的直方图优化的近似贪婪算法。(LightGBM也是使用直方图算法) gpu_hist:GPU hist算法的实现。 scale_pos_we...
gpu_hist:hist算法的GPU实现 scale_pos_weight:正负样本的平衡,通常用于不均衡数据 base_score:初始预测值 random_state:随机种子 missing:缺失值 importance_type:特征重要程度计算方法 除了以上参数,XGBoost原生接口当中参数众多,主要有以下4大类: General parameters Booster parameters Learning task parameters Command ...
当tree_method 为’gpu_exact’,’gpu_hist’ 时,模型的predict 默认采用GPU 加速。 你可以通过设置predictor 参数来指定predict 时的计算设备: ‘cpu_predictor’: 使用CPU 来执行模型预测 ‘gpu_predictor’: 使用GPU 来执行模型预测 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...
‘gpu_hist’: 基于GPU 的histogram 算法分裂节点 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 3.1 暴力枚举(exact greedy) (1)第一种方法是对现有的叶节点加入一个分裂,然后考虑分裂之后目标函数降低多少。 如果目标函数下降,则说明可以分裂; 如果目标函数不下降,则说明该叶节点不宜分裂。
importxgboostasxgb# 启用 GPU 加速params = {'tree_method':'gpu_hist',# 使用 GPU 加速'predictor':'gpu_predictor'# 使用 GPU 进行预测}# 创建 GPU 加速的 XGBoost 模型gpu_model = xgb.XGBRegressor(**params) 性能优化 除了使用 GPU 加速外,还可以通过调整其他参数来优化 XGBoost 的性能。以下是一些常用...
XGBoost支持approx,hist并gpu_hist用于分布式培训。外部存储器实验支持可用于approx和gpu_hist。 选择:auto,exact,approx,hist,gpu_hist,这是常用的更新程序的组合。对于其他更新程序,例如refresh,updater直接设置参数。 auto:使用启发式选择最快的方法。 对于小型数据集,exact将使用精确贪婪()。
XGBClassifier(random_state=42, tree_method='gpu_hist', use_label_encoder=True) 1) CPU Training an XGBClassifier on my personal machine (without using a GPU), led to the following results: xgb_reg = xgboost.XGBRegressor(objective='reg:squarederror', …, tree_method='hist') %%time model...
‘gpu_hist’:使用xgboost histogram 近似算法。它的训练速度更快,占用更少内存 当tree_method 为’gpu_exact’,’gpu_hist’ 时,模型的predict 默认采用GPU 加速。 你可以通过设置predictor 参数来指定predict 时的计算设备: ‘cpu_predictor’: 使用CPU 来执行模型预测 ...
图2:XGBoost 在 Airline 数据集上的运行时间:1-8 块 V100 GPU。 表1 :数据集 表2:评估结果 在6 种数据集中,我们的算法(xgb-gpu-hist)在其中 3 种数据上是最快的,在两种数据集上是最准确的。例如在最大的数据集(1.15 亿条数据)上,我们的算法要比其它算法快了 3 倍。在任意数据集上,它的运行时间都...