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Son ont à voir avecParallélisme en technique d'apprentissage machine XGBoost
mise en œuvre de XGBoost
parallélisme Je suis en train d'optimiser l'exécution XGBoost en lui donnant paramètre nthread = 16 où mon système a 24 cœurs. Mais quand j'entraîne mon modèle, il ne semble même pas croiser environ 20% de l'utilisation du processeur à un moment donné pendant la formation au modèle. extrait de code est le suivant: -
param_30 <- list("objective" = "reg:linear", # linear
"subsample"= subsample_30,
"colsample_bytree" = colsample_bytree_30,
"max_depth" = max_depth_30, # maximum depth of tree
"min_child_weight" = min_child_weight_30,
"max_delta_step" = max_delta_step_30,
"eta" = eta_30, # step size shrinkage
"gamma" = gamma_30, # minimum loss reduction
"nthread" = nthreads_30, # number of threads to be used
"scale_pos_weight" = 1.0
)
model <- xgboost(data = training.matrix[,-5],
label = training.matrix[,5],
verbose = 1, nrounds=nrounds_30, params = param_30,
maximize = FALSE, early_stopping_rounds = searchGrid$early_stopping_rounds_30[x])
S'il vous plaît me expliquer (si possible ) sur la façon dont je peux augmenter l'utilisation du processeur et d'accélérer la formation de modèle pour l'exécution efficace. Le code en R doit être utile pour une meilleure compréhension.
Assomption: - Il est sur le point de l'exécution dans le package R de XGBoost
- Pourriez-vous s'il vous plaît fournir un [exemple reproductible] (http://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to -make-a-great-r-reproductible-exemple) – C8H10N4O2