XGBoost 的并行化是怎么实现的

Question

请问 XGBoost 的并行化是怎么实现的？

以及 XGBoost 论文里，data 是怎么进行压缩的？

对于缺失值，XGBoost 是怎么处理的？

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

XGBoost 的并行化是通过两种方式实现的：数据的并行化和树的并行化。数据的并行化指的是将数据集切分成多个子集，在不同的处理器上并行运行，每个处理器训练一个模型，在训练过程中，每个处理器只需计算自己拥有的数据的梯度以及相关的信息。树的并行化指的是将树的构建过程并行化，也就是说在构建树的过程中，不同的树可以在不同的处理器上并行构建。在这种情况下，每个处理器会计算节点的分裂信息，然后由主处理器来合并这些信息来构建树。 在 XGBoost 论文中，数据是通过列块压缩来实现。其基本思想是将数据集中的特征列进行排序，并且存储成块，然后对这些列进行压缩。对于每个特征列，XGBoost 会计算梯度的均值和方差，并将这些信息存储在块的相关头信息中，以减少内存占用以及提高处理速度。 对于缺失值，XGBoost 采用一种稠密数据格式来处理。在使用 XGBoost 训练模型时，可以将缺失值用一个特定的值（通常为-999）来填充，然后在训练过程中 XGBoost 会自动处理这些缺失值，并为每个特征找到最佳的分裂点。具体来说，XGBoost 会在特征分裂时考虑缺失值，使得每个节点中的样本可以根据是否有缺失值分到合适的子节点中去。 示例代码：

import xgboost as xgb
# 导入数据
data = xgb.DMatrix('train.txt')
# 训练 XGBoost 模型
params = {
    'max_depth': 3,
    'eta': 0.1,
    'objective': 'reg:squarederror',
    'missing': -999  # 将缺失值填充为-999
}
model = xgb.train(params, data, num_boost_round=10)