'gpu_hist':使用xgboost histogram近似算法。它的训练速度更快,占用更少内存 3. 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:使用GPU进行预测。当tree_method为gpu_hist时使用。当predictor设置为默认值auto时,GPU hist树方法可以提供基于GPU的预测,而不需要将训练数据复制到GPU内存中。如果显式指定了gpu_predictor,那么所有的数据都会被复制到GPU中,只推荐用于执行预测任务。 3. 任务参数 (1)objective [default=reg:squarederror ] 定...
Xgboost框架用tree_method[默认为’auto’] 指定了构建树的算法,可以为下列的值(分布式,以及外存版本的算法只支持 ‘approx’,’hist’,’gpu_hist’ 等近似算法): ‘auto’: 使用启发式算法来选择一个更快的tree_method: 对于小的和中等的训练集,使用exact greedy 算法分裂节点 对于非常大的训练集,使用近似算法...
aft_loss_distribution_scale=1.20, tree_method='hist', learning_rate=0.05, max_depth=2) watchlist <- list(train = dtrain) bst <- xgb.train(params, dtrain, nrounds=30, watchlist) ## [1] train-aft-nloglik:20.251825 ## [2] train-aft-nloglik:19.003819 ## [3] train-aft-nloglik:17....
>>> clf = xgb.XGBClassifier( tree_method="gpu_hist", enable_categorical=True, max_cat_to_onehot=1 ) >>> clf.fit(X_train, y_train) XGBClassifier(base_score=0.5, booster='gbtree', callbacks=None, colsample_bylevel=1, colsample_bynode=1, colsample_bytree=1, early_stopping_rounds=...
xgb_reg = xgboost.XGBRegressor(objective='reg:squarederror', …, tree_method='hist') %%time model = XGBClassifier(tree_method='hist') model.fit(X_train, y_train) CPU times: user 8min 1s, sys: 5.94 s, total: 8min 7s Wall time: 8min 6s XGBClassifier(base_score=0.5, booster='gbtree...
tree_method[默认为’auto’] 指定了构建树的算法,可以为下列的值(分布式,以及外存版本的算法只支持 ‘approx’,’hist’,’gpu_hist’ 等近似算法): ‘auto’: 使用启发式算法来选择一个更快的tree_method: 对于小的和中等的训练集,使用exact greedy 算法分裂节点 ...
XGBoost 所应用的算法就是 gradient boosting decision tree,既可以用于分类也可以用于回归问题中。那什么是 Gradient Boosting?Gradient boosting 是 boosting 的其中一种方法。所谓 Boosting ,就是将弱分离器 f_i(x) 组合起来形成强分类器 F(x) 的一种方法。所以 Boosting 有三个要素: ...
在現有XGBoost指令碼gpu_hist中將tree_method超參數設定為 分散式訓練 SageMaker XGBoost 支援 CPU和 GPU執行個體進行分散式訓練。 分散式CPU訓練 若要在多個執行個體上執行CPU訓練,請將估算器的instance_count參數設定為大於 的值。輸入資料必須分割予全數的執行個體。
tree_method, 使用功能的树的构建方法,hist代表使用直方图优化的近似贪婪算法 subsample,训练样本采样率(行采样) colsample_bytree,训练特征采样率(列采样) subsample, colsample_bytree是个值得调参的参数, 典型的取值为0.5-0.9(取0.7效果可能更好) 参数对比 ...