1.预处理步骤:使用ColumnTransformer和Pipeline对分类和数值特征进行预处理。 2.XGBoost回归器:设置tree_method为gpu_hist,并指定gpu_id以使用GPU。 3.GridSearchCV:使用网格搜索来优化超参数。 4.预测:使用inplace_predict方法在GPU上进行预测。
'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 ...
I have installed the newest multi-GPU xgboost from the source code(0.81.01) and the server has 8 GPUS. But when I change gpu_id to non-zero, there are some errors. Parameter n_gpus is ok. the test code: library('xgboost') # Simulate N x ...
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='()', ...
DMatrix(X_test, label=y_test, feature_names=feature_names) # 设置模型参数 params = { 'objective': 'binary:logistic', 'tree_method': 'hist', # 使用 'hist' 方法 'gpu_id': 0, # 指定 GPU ID(根据实际情况调整) 'eval_metric': 'auc', 'eta': 0.1, 'max_depth': 10, 'subsample':...
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='()', ...
gpu_id=0, tree_method='gpu_hist' ) clf.fit(X_train, y_train, eval_metric=['error']) def run_catboost(): import catboost X, y = load_iris(return_X_y=True) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) clf = catboost.CatBoostClassifier(verbose...
/xgboost_r_gpu_linux.tar.gz JVM XGBoost4j/XGBoost4j-Spark Maven 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 <properties> ... <!-- 在包名中指定 Scala 版本 --> <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version> </properties> <dependencies> ... <dependency> <groupId>ml.dmlc</...
'binary:logistic',# 目标函数 'tree_method':'auto', # 这是xgb框架自带的训练方法,可选参数为[auto,exact,approx,hist,gpu_hist] # 'eval_metric': 'auc', # 评价指标 # 'scale_pos_weight':[1, 3, 1], # 正样本的权重,在二分类模型中,如果两个分类的样本比例失衡,可以设置该参数,模型效果会...