实验 对比实验 数据集 硬件环境 底层 设置 结论 效率 准确率 内存消耗 并行测试 数据集 环境 设置： 结论 GPU 实验 实验 对比实验 详细的实验脚本和输出日志部分请参考 repo . 数据集 我们使用4个数据集进行对比实验，有关数据的细节在下表列出： 数据集 任务 链接 训练集 ...

进阶主题 缺失值的处理 分类特征的支持 LambdaRank 参数优化 并行学习 GPU 的支持 GCC 用户的建议 (MinGW, *nix) 进阶主题 缺失值的处理 LightGBM 通过默认的方式来处理缺失值，你可以通过设置 use_missing=false 来使其无效。 LightGBM 通过默认的的方式用 NA (N...

特性 速度和内存使用的优化 稀疏优化 准确率的优化 Leaf-wise (Best-first) 的决策树生长策略 类别特征值的最优分割 网络通信的优化 并行学习的优化 特征并行 传统算法 LightGBM 中的特征并行 数据并行 传统算法 LightGBM中的数据并行 投票并行 GPU 支持 应用和度量 其他特性 Refe...

一、安装 一、安装 安装步骤： 下载源码，编译lib_lightgbm.so （对于windows 则是 lib_lightgbm.dll ） git clone -- recursive https : //github.com/Microsoft/LightGBM # 对于 windows 用户，需要执行： # ...

Python 包的相关介绍 安装 数据接口 设置参数 训练 交叉验证 提前停止 预测 Python 包的相关介绍 该文档给出了有关 LightGBM Python 软件包的基本演练. 其它有用的链接列表 Python 例子 Python API 参数优化 安装 安装 Python 软件包的依赖, setuptools...

并行学习指南 选择合适的并行算法 构建并行版本 准备工作 Socket 版本 MPI 版本 运行并行学习 Socket 版本 MPI 版本 例子 并行学习指南 这是一篇 LightGBM 的并行学习教程. 点击 快速入门 来学习怎样使用 LightGBM. 选择合适的并行算法 LightGBM 现已提供了以下并行学习算法....

三、进阶 3.1 缺失值处理 3.2 分类特征支持 3.3 LambdaRank 3.4 并行学习 三、进阶 3.1 缺失值处理 lightgbm 默认处理缺失值，你可以通过设置use_missing=False 使其无效。 lightgbm 默认使用NaN 来表示缺失值。你可以设置zero_as_missing 参数来改...

3. XLearning目前支持哪些分布式深度学习框架作业的提交，如何与单机模式区分？ 3. XLearning目前支持哪些分布式深度学习框架作业的提交，如何与单机模式区分？ XLearning目前支持 TensorFlow、MXNet、XGBoost、LightGBM 学习框架的分布式模式作业提交，其中： TensorFlow：作业类型需设置为...

4.1 数据接口 4.1.1 数据格式 4.1.2 Dataset 4.1 数据接口 4.1.1 数据格式 lightgbm 支持csv,tsv,libsvm 格式的输入数据文件。其中： 可以包含标题 可以指定label 列、权重列、query/group id 列 也可以指定一个被忽略的列的列表。 train_data = ...

Model Serving Runtimes Model Serving Runtimes KServe provides a simple Kubernetes CRD to enable deploying single or multiple trained models onto model serving runtimes such as T...