我正在对一个庞大的数据集进行XGBoost分类,并显示:
Tree method is automatically selected to be 'approx' for faster speed. to use old behavior(exact greedy algorithm on single machine), set tree_method to 'exact'
我怎么才能准确地改变它呢?
我尝试过clf = xgb(tree_method='exact'),它返回了错误!
由于我是初学者,所以我提前道歉。我正在使用xgb和XGBoost来测试GPU与CPU的测试。结果如下:
passed time with xgb (gpu): 0.390s
passed time with XGBClassifier (gpu): 0.465s
passed time with xgb (cpu): 0.412s
passed time with XGBClassifier (cpu): 0.421s
我想知道为什么CPU的性能似乎比GPU好得多,如果不是更好的话。这是我的设计:
Python 3.6.1
操作系统: Windows 10 64
在下面的代码中,我尝试搜索xgboost的不同超参数。
param_test1 = {
'max_depth':list(range(3,10,2)),
'min_child_weight':list(range(1,6,2))
}
predictors = [x for x in train_data.columns if x not in ['target', 'id']]
gsearch1 = GridSearchCV(estimator=XGBClassifier(learning_rate =0.1, n_estim
我试图在dataset上使用xgboost。我在不同的博客中看到了相同的语法,但是我在调用clf.evals_result()时遇到了一个错误--下面是我的代码
from xgboost import XGBRegressor as xgb
from sklearn.metrics import mean_absolute_error as mae
evals_result ={}
eval_s = [(x, y),(xval,yval)]
clf = xgb(n_estimators=100,learning_rate=0.03,tree_method='gpu_hist'
我已经尝试根据文档设置XGBoost sklearn API XGBClassifier以使用自定义目标函数(brier): .. note:: Custom objective function
A custom objective function can be provided for the ``objective``
parameter. In this case, it should have the signature
``objective(y_true, y_pred) -> grad, hess``:
当我们需要训练一堆数据(大约22GiB)时,我用两种方法进行了测试,生成随机数据,并尝试用Dask训练它,然而,当Dask.array one工作时,Numpy生成的数据会引发异常(消息包:字节对象太大)。有人知道为什么吗? from dask.distributed import Client
from dask_cuda import LocalCUDACluster
from dask import array as da
import numpy as np
import xgboost as xgb
import time
def main(client):
regre
我在比较不同的合奏模型,包括:
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from xgboost import XGBRegressor
对于XGBRegress
我需要释放xgboost模型使用的GPU内存。对于python包来说,这个过程似乎很简单。在收集了所需的信息(如._del_() )之后,只需在模型输出上运行函数即可。然而,R的输出对象中没有这样的函数。我怎么能在R会话中做同样的事情呢?
我试过:
从内存中移除输出,然后运行gc()。
使用模型的输出.call()函数
在单独的进程上运行模型并停止线程。这会释放内存,但当我试图再次运行它时,它会崩溃。
这段代码来自于xgboost的示例:
library('xgboost')
# Simulate N x p random matrix with some