在XGBoost 中启用 GPU 支持就像指定tree_method参数一样简单'gpu_hist':import xgboost as xgb # 启用 GPU 训练params = { 'tree_method...启用近似算法就像将tree_method参数设置为一样简单'approx':import xgboost as xgb # 启用近似算法params = { 'tree_method'
'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 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...
'tree_method':'gpu_hist', 'random_state':42 } 现在,您已经准备好使用全部八个 GPU 来训练 XGBoost 模型了。 输出: [99] train-map:0.20168 CPU times: user 7.45 s, sys: 1.93 s, total: 9.38 s Wall time: 1min 10s 就是这样!您已经完成了使用多个 GPU 训练 XGBoost 模型。 启用内存溢出 在上...
'colsample_bytree':0.5, 'eval_metric':'map', 'objective':'binary:logistic', 'scale_pos_weight':8, 'tree_method':'gpu_hist', 'random_state':42 } 现在,您已经准备好使用全部八个 GPU 来训练 XGBoost 模型了。 输出: [99] train-map:0.20168 CPU times: user 7.45 s, sys: 1.93 s, total...
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。
params["tree_method"] = "hist" Xy = xgboost.QuantileDMatrix(X, y) xgboost.train(params, Xy) 在您的Pipeline中使用XGBoost进行GPU训练时,确保数据能够正确传递到GPU上,您需要确保几个关键点被正确设置。以下是如何在您的Pipeline中配置XGBoost以使用GPU进行训练的步骤和解释: ...
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...
param={'tree_method':'gpu_hist',#this parameter means using the GPU when training our model to speedup the training process'lambda': trial.suggest_loguniform('lambda', 1e-3, 10.0),'alpha': trial.suggest_loguniform('alpha', 1e-3, 10.0),'colsample_bytree': trial.suggest_categorical('...
tree_method字符串[default = auto] XGBoost中使用的树构建算法。请参阅参考文件中的描述。 XGBoost支持 approx,hist并gpu_hist用于分布式训练。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。
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 ...