TinyGBT 项目教程

TinyGBT 项目教程

tinygbt A Tiny, Pure Python implementation of Gradient Boosted Trees. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tinygbt

1. 项目的目录结构及介绍

TinyGBT 项目的目录结构如下：

tinygbt/
├── data/
│   └── ...
├── LICENSE
├── README.md
├── example.py
└── tinygbt.py

目录结构介绍：

• data/: 存放实验数据文件的目录。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，采用 MIT 许可证。
• README.md: 项目的说明文件，包含项目的基本介绍、使用方法和实验结果。
• example.py: 项目的示例文件，展示了如何使用 TinyGBT 进行回归任务。
• tinygbt.py: 项目的主要实现文件，包含了梯度提升树的核心代码。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 example.py。该文件展示了如何使用 TinyGBT 进行回归任务，并提供了与 LightGBM 的性能对比。

example.py 文件内容概述：

• 数据加载: 从 data/ 目录中加载实验数据。
• 模型训练: 使用 TinyGBT 进行模型训练。
• 性能评估: 计算并输出测试集的 RMSE（均方根误差）。
• 对比实验: 与 LightGBM 进行性能对比，输出两者的 RMSE 结果。

使用方法：

python example.py

3. 项目的配置文件介绍

TinyGBT 项目没有专门的配置文件。所有的配置和参数设置都在 example.py 和 tinygbt.py 中直接进行。

主要配置参数：

• 学习率 (learning_rate): 控制每棵树的贡献大小。
• 树的数量 (n_estimators): 控制模型的复杂度。
• 最大深度 (max_depth): 控制每棵树的最大深度。

这些参数可以在 example.py 中进行调整，以适应不同的数据集和任务需求。

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通过以上内容，您可以快速了解 TinyGBT 项目的目录结构、启动文件和配置方法。希望这篇教程对您有所帮助！

tinygbt A Tiny, Pure Python implementation of Gradient Boosted Trees. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tinygbt