R使用XGBoost并配置GPU 附：LightGBM

原创 已于 2022-05-16 15:57:59 修改 · 3.1k 阅读 · 4 ·
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#visual studio #git #深度学习

于 2022-04-29 14:57:21 首次发布
本文详细记录了在Windows 10系统中，使用R语言配合GPU加速训练XGBoost和LightGBM模型的过程。首先介绍了预备工作，包括安装CUDA、Visual Studio、Git、Rtools和cmake。接着详细讲解了XGBoost的下载与安装，以及如何配置环境以利用GPU。在模型训练中，通过设置参数实现GPU加速。同时，文章还提及了遇到的问题和解决方案，如CUDA工具集缺失、dlltools.exe找不到等问题，并提到了LightGBM的GPU版本安装。最后，作者提醒在调参时要注意显存管理和优化策略。

使用R语言训练XGBoost模型时，为提高效率，打算运用GPU加速。我使用的是Win10系统，习惯用R语言，但这方面的中文教程比较少。我打算用这篇博文把摸索的过程和心得记录下来。

0 预备工作

1 XGBoost的下载

最低0.47元/天 解锁文章
xgboost配置GPU
平原的博客
10-17 2738
说明：博主的显卡为3090，驱动为470.94，CUDA版本为11.4，cmake 3.3.2，gcc 7.3.1以上版本配置xgboost（2.0.0）GPU可以直接调用直接安装即可 pip install xgboost==2.0.0。
R语言构建xgboost模型：利用GPU实现xgboost模型加速
HackMasterX的博客
08-17 953
首先，我们安装了必要的依赖包，并导入了数据集。然后，对数据进行预处理，定义了模型参数，并使用GPU训练了xgboost模型。为了进一步提高xgboost模型的性能，我们可以利用GPU技术来加速模型的训练过程。通过利用GPU进行加速，可以大幅提高xgboost模型的训练速度，使得在大规模数据集上构建复杂模型变得更加高效。在训练xgboost模型之前，我们需要对数据集进行一些预处理操作，例如分割特征和目标变量，以及将数据转换为DMatrix格式。训练完成后，我们可以使用训练好的模型进行预测，并对模型进行评估。
XGBoost GPU加速环境配置
老赵的博客
02-23 2176
XGBoost
【生物信息学程序员必看】：掌握R调用C++与GPU加速的5大核心技巧
ProcePerch的博客
11-15 611
提升生物信息学计算效率？本文深入解析生物信息学中的并行计算编程（R+C+++GPU 加速），涵盖基因组分析、高通量数据处理等场景，教你利用R调用C++与GPU加速的5大核心技巧，显著提升运行性能，值得收藏。
XGBoost系列7——XGBoost的性能优化策略
theskylife的博客
01-26 2475
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）作为一种强大的机器学习算法，在处理大规模数据集时能够发挥出色的性能。然而，为了充分利用XGBoost的潜力，我们需要采取一系列的性能优化策略。本文将深入探讨XGBoost性能优化的几个关键方面，包括并行计算原理、大规模数据集的分布式训练、内存优化与缓存策略以及如何利用XGBoost的GPU加速功能。
xgboost的gpu环境配置
CJN_UESTC的博客
01-17 2013
网上的配置方法参差不齐，踩了一些坑以后，记录一下自己配置成功的方法： 不管是window还是linux,cuda还是要装的，具体怎么装就不说了，下面主要说gpu版的xgboost的配置 windows： 跟着这篇博客的搞就行了。 linux(ubuntu): 跟着官方文档搞 跟着一步一步敲就行了，主要命令是： git clone --recursive https://github.com/dml...
LightGBM 与 XGBoost 深度解析：从基础原理到实战优化
Rhett_Butler0922的博客
05-20 958
梯度提升机 (Gradient Boosting Machine, GBM) 及其衍生算法，如 XGBoost 和 LightGBM，是当今机器学习领域中应用最为广泛且效果卓越的监督学习模型之一。然而，许多学习者在初次接触这些算法时，往往对其复杂的内部机制感到困惑，难以形成深刻理解，常常止步于对算法流程的死记硬背。本教程旨在深入浅出地剖析 GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)、XGBoost 和 LightGBM 的核心原理、关键技术以及它们之间的演进关系与差异，力求
LightGBM三部曲：LightGBM实战调优
最新发布
阿黎逸阳的博客
12-28 15
lightgbm实战调优
XGBoost: Scalable GPU Accelerated Learning （XGBoost：可扩展的GPU加速学习）
weixin_41697507的博客
07-16 901
XGBoost: Scalable GPU Accelerated Learning Abstract We describe the multi-GPU gradient boosting algorithm implemented in the XGBoost library1. Our algorithm allows fast, scalable training on multi-GPU...
（十一）集成学习中——XgBoost、LightGBM
一颗爱学习的小同学
04-27 688
参考：DataWhale教程链接 集成学习（上）所有Task： （一）集成学习上——机器学习三大任务 （二）集成学习上——回归模型 （三）集成学习上——偏差与方差 （四）集成学习上——回归模型评估与超参数调优 （五）集成学习上——分类模型 （六）集成学习上——分类模型评估与超参数调优 （七）集成学习中——投票法 （八）集成学习中——bagging （九）集成学习中——Boosting简介&AdaBoost （十）集成学习中——GBDT （十一）集成学习中——XgBoost、LightGBM 文章目录
使用GPU加速的R语言构建xgboost模型
BitSlinger的博客
08-19 1159
接下来，我们将数据转换为xgboost专用的DMatrix格式，并设置了xgboost模型的参数。注意：GPU加速需要适应的硬件和软件环境支持，确保您的计算机上已正确安装了CUDA和cuDNN，并且安装了与您的显卡驱动程序兼容的版本。另外，由于GPU加速的配置和环境因人而异，请根据自己的实际情况进行相应的调整和配置。在安装完所需的依赖库后，我们可以开始使用GPU加速构建xgboost模型了。安装xgboost库：在R语言中，我们可以使用xgboost库来构建xgboost模型。
xgboost.dll gpu enabled
01-25
XGBoost[1]是2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库，此函数库因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注。仅在2015年，在Kaggle[2]竞赛中获胜的29个算法中，有17个使用了XGBoost库，而作为对比，近年大热的深度神经网络方法，这一数据则是11个。在KDDCup 2015 [3]竞赛中，排名前十的队伍全部使用了XGBoost库。
xgboost gpu版本 xgboost.dll
10-18
xgboost GitHub 源码包下载，解压 https://github.com/dmlc/xgboost 下载xgboost.dll 将xgboost.dll放到解压后的\xgboost-master\python-package\xgboost目录中 进入\xgboost-master\python-package， 执行 python setup.py install
xgboost_with_gpu.zip
11-29
包括xgboost 0.6全部源程序，并以支持GPU模式通过VS2013进行编译
掌握XGBoost：GPU 加速与性能优化
Echo_Wish
02-15 4233
通过本教程，您学习了如何在Python中使用XGBoost进行GPU加速以及性能优化的方法。首先，我们安装了支持GPU的XGBoost版本，并启用了GPU加速。然后，我们调整了模型参数以优化性能，并进行了性能评估。通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用XGBoost进行GPU加速以及性能优化的方法。首先，您需要确保您的系统上安装了支持 GPU 的 XGBoost 版本。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。
xgboost进行GPU加速
qq_36259240的博客
05-27 7524
官方链接 https://github.com/dmlc/xgboost/tree/master/plugin/updater_gpu 第一步：下载CUB https://nvlabs.github.io/cub/  第二步：安装新版本cmake 查看cmake版本： $ cmake --version 卸载旧版本： $ sudo apt-get autoremove c
用 Dask XGBoost 解锁多 GPU 模型训练
大模型
09-18 1551
作为数据科学家，我们经常面临在大型数据集上训练模型的挑战。一种常用的工具是，这是一种稳健且高效的框架，因其在处理大型表格数据时的速度和性能而被广泛采用。理论上，使用多个 GPU 可以显著提高计算能力，从而加快模型训练。然而，许多用户发现，当试图通过和 XGBoost 进行训练时，Dask 是一个用于并行计算的灵活的开源 Python 库，而 XGBoost 则提供 Dask API 来训练 CPU 或 GPU 的。
XGBoost中的GPU加速技术与应用
weixin_35516273的博客
04-10 626
本文详细介绍了XGBoost算法中的GPU加速技术及其应用。首先阐述了节点排序的原理和重要性，然后着重讲解了如何在XGBoost中使用GPU进行模型训练，并提供了具体的命令和参数设置方法。文章还通过实际案例对比了GPU加速训练与CPU训练的时间效率，并对XGBoost的分布式实现及应用进行了深入探讨。
XGBoost的GPU用法
微电子学与固体电子学-俞驰
09-01 3953
使用Kaggle Notebook运行，59w的训练集,训练时间不到40s 数据使用IEEE CIS比赛数据集 代码如下： # # About this kernel # # Before I get started, I just wanted to say: huge props to Inversion! The official starter kernel is **AWESO...
R语言中有XGBoost, LightGBM, CatBoost程序包吗
12-06
<think>我们正在讨论的是R语言中是否存在XGBoost、LightGBM和CatBoost的程序包的问题。根据提供的引用，我们知道这些算法在Python中都有实现，那么我们需要确认它们在R语言中的情况。 ### 1. **XGBoost**在R中的支持 XGBoost提供了完整的R语言接口，通过CRAN（Comprehensive R Archive Network）可以轻松安装。安装命令如下： ```r install.packages("xgboost") ``` 安装后，可以通过`library(xgboost)`加载包，使用方式与Python类似，支持数据矩阵`xgb.DMatrix`和训练函数`xgb.train`[^1][^3]。 ### 2. **LightGBM**在R中的支持 LightGBM同样支持R语言，但安装过程略复杂。需要先安装`lightgbm`包，并确保系统已安装CMake和编译器工具链。安装方法： ```r install.packages("lightgbm", repos = "https://cran.r-project.org") ``` 使用示例： ```r library(lightgbm) data(agaricus.train, package = "lightgbm") train <- lgb.Dataset(agaricus.train$data, label = agaricus.train$label) model <- lgb.train(params = list(objective = "binary"), data = train, nrounds = 10) ``` ### 3. **CatBoost**在R中的支持 CatBoost官方提供了R包，可通过CRAN安装： ```r install.packages("catboost") ``` 使用示例： ```r library(catboost) pool <- catboost.load_pool(iris[, -5], label = iris[, 5]) model <- catboost.train(pool, NULL, list(iterations = 100, loss_function = 'MultiClass')) ``` ### 总结对比 | **算法包** | **R包名** | **安装方式** | **文档链接** | |-------------|-------------|------------------------|----------------------------------| | XGBoost | `xgboost` | `install.packages()` | [CRAN](https://cran.r-project.org/package=xgboost) | | LightGBM | `lightgbm` | `install.packages()` | [GitHub](https://github.com/microsoft/LightGBM/tree/master/R-package) | | CatBoost | `catboost` | `install.packages()` | [官方文档](https://catboost.ai/en/docs/concepts/r-reference) | > 注意：LightGBM在R中可能需要额外编译步骤，具体参考其GitHub仓库[^3]。 §§相关问题§§ 1. 如何在R中调优XGBoost的超参数？ 2. LightGBM在R中如何处理类别特征？ 3. CatBoost的R包与Python版功能是否完全一致？ </think> ### R语言中XGBoost、LightGBM和CatBoost程序包的支持情况 #### ✅ 1. **XGBoost** 在R语言中可通过官方`xgboost`包实现完整功能： - **安装方式** ```r install.packages("xgboost") ``` - **核心特性** - 支持稀疏矩阵处理（`xgb.DMatrix`） - 提供GPU加速训练 - 完整的参数调优接口（`xgb.train`）[^3] - **示例代码** ```r library(xgboost) data(agaricus.train) model <- xgboost(data = agaricus.train$data, label = agaricus.train$label, nrounds = 100, objective = "binary:logistic") ``` #### ✅ 2. **LightGBM** 通过`lightgbm`包提供原生支持： - **安装方式** ```r install.packages("lightgbm", repos = "https://cran.r-project.org") ``` - **核心优势** - 基于直方图的决策树算法 - 支持类别特征自动处理 - 提供并行化训练（`num_threads`参数）[^1] - **示例代码** ```r library(lightgbm) train_data <- lgb.Dataset(iris[,1:4], label = as.numeric(iris$Species)-1) model <- lgb.train(params = list(objective = "multiclass", num_class = 3), data = train_data, nrounds = 50) ``` #### ✅ 3. **CatBoost** 官方提供完整的`catboost`包： - **安装方式** ```r install.packages("catboost") ``` - **核心特性** - 原生类别特征处理（无需独热编码） - 内置缺失值处理机制 - 支持排序任务（`PairLogit`损失函数）[^3] - **示例代码** ```r library(catboost) pool <- catboost.load_pool(iris[,1:4], label = iris[,5]) model <- catboost.train(pool, NULL, params = list(iterations=100, loss_function='MultiClass')) ``` ### 三大框架在R中的对比 | **特性** | XGBoost | LightGBM | CatBoost | |----------------|-----------------|----------------|----------------| | **安装复杂度** | ★☆☆（简单） | ★★☆（中等） | ★★☆（中等） | | **训练速度** | ★★★ | ★★★★ | ★★☆ | | **类别特征处理**| 需手动编码 | 自动+手动 | **原生支持** | | **GPU支持** | 完整支持 | 部分支持 | 完整支持 | > 注意：LightGBM在Windows系统安装需配置C++编译环境，建议通过`devtools::install_github("Microsoft/LightGBM")`安装最新版。
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