全国企业信用信息公示系统,ThunderGBM:快成一道闪电的梯度提高决策树,袁咏仪张智霖

欧洲联赛 · 2019-03-29

机器之心报导

参加:淑婷、思源

想在 GPU 上运用运用闪电般快速的进步办法?了解这个库就好了。在许多使命上,它都比 LightGBM 和 XGBoos全国企业信用信息公示体系,ThunderGBM:快成一道闪电的梯度进步决策树,袁咏仪张智霖t 快。

虽然近年来神经网络复兴并大为盛行,但进步算法在练习样本量有限、所需练习时刻较短、缺少调参常识等场景仍然有其不可或缺的优势。现在代表性的进步办法有 CatBoost、Light GBM 和 XGBoost 等,本文介绍一项新的开源作业,它构建了另一种根据 GPU 的极速梯度进步决策树和随机森林算法。

项目地址:https://github.com/Xtra-Computing/thundergbm

那么咱们为什么加快 GBDT 和随机森林?2017全国企业信用信息公示体系,ThunderGBM:快成一道闪电的梯度进步决策树,袁咏仪张智霖 年,一份 Kaggle 查询显现,数据发掘和机器学习从业者平分别有 50%、46% 和 24% 的人运用决策树、随机森林和 GBM。GBDT 和随机森林经常被用来创立当时最佳的数据科学解决方案,这就要求咱们能运用 GPU 在大型数据集上完结高效岳芳芳练习。

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两棵决策树的集成办法,选自 XGBoo全国企业信用信息公示体系,ThunderGBM:快成一道闪电的梯度进步决策树,袁咏仪张智霖st 文档。小萝莉小说

虽然 XGBoost 等库现已支撑aotm奥特曼动画片 GPU 网管哥了,但毕竟不是一开始就为 GPU 而规划的,因此在优化和加快上会有一些瑕疵。而 ThunderGBM 旨在协助用户轻松高效地运用 GBD缉捕一只耳T 和随机森林来解决问题,它能够运用 G全国企业信用信息公示体系,ThunderGBM:快成一道闪电的梯度进步决策树,袁咏仪张智霖PU 完结高效练习。

关于 GPU 而言,Th孙一明underGBM 在许多使命上都比其它几个库要快。

ThunderGBM 的首要特征如下:

ThunderGBM 猜测和练习的全体流程。

ThunderGBM 首要作者包含新加坡国立大学的 Zeyi Wen 和 Qinbin Li、华南理工大学的 Jiashuai Shi 等,辅导教师为陈薇茵 NUS 的 Bingsheng He。

入门攻略

ThunderGBM 要求开发环境满意 cma全国企业信用信息公示体系,ThunderGBM:快成一道闪电的梯度进步决策树,袁咏仪张智霖ke 2.8 或更高版别;关于 Linux,运用 gcc 4.8 或更高版别;C++boost; CUDA 8 或更高版别。

下载:

git clone https: //github.com/zeyiwen/thundergbm.git

cd thundergbm

# under the directory ofthundergbm

git submodule init cub && git submodule水知道答案央视驳斥谣言了 update

在 Linux 上构建:

#under the directory ofthundergbm

mkdir build && cd build && cmake .. && make -j

快速测验:

./bin/thundergbm-train ../dab胸taset/mach柳云龙超话ine.conf

./bin/thundergbm-predict ../dataset/玄君七章秘经machine.c全国企业信用信息公示体系,ThunderGBM:快成一道闪电的梯度进步决策树,袁咏仪张智霖onf

成功运转后,你将看到 RMSE = 0.489562。

相关研讨

假如读者对完成的技能及模型细节感兴趣,能够查阅原论文:

论文地址:htt高木斗ps://www.comp.nus.edu.sg/~wenzy/papers/thundergbm.pdf

其它相关方炯斌文献:

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