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perpetual

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自优化梯度提升机器学习算法

PerpetualBooster是一种创新的梯度提升机器算法，无需进行超参数优化。通过调整budget参数，该算法能够在单次运行中达到传统GBM算法100次迭代的精度。在多个数据集的测试中，PerpetualBooster展现出显著的性能优势，相较于LightGBM等算法，速度提升约100倍。该算法提供Python和Rust API接口，适用于回归和分类任务。这种高效的机器学习方法特别适用于需要快速建模和预测的场景，如金融分析、推荐系统和风险评估等领域。

PerpetualBooster梯度提升机自动机器学习过拟合预防预测性能Github开源项目
访问官网GitHub论文文档
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Python 版本 PyPI 版本 Crates.io 版本 Discord

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Perpetual

一种无需超参数优化的自我泛化梯度提升机

PerpetualBooster 是一种无需超参数优化的梯度提升机（GBM）算法，与其他 GBM 算法不同。类似于 AutoML 库，它有一个 budget 参数。增加 budget 参数可以提高算法的预测能力，并在未见数据上获得更好的结果。从小预算开始（例如 1.0），当您对特征有信心时再增加（例如 2.0）。如果进一步增加 budget 没有看到任何改进，这意味着您已经从数据中提取出最大的预测能力。

基准测试

超参数优化通常需要普通 GBM 算法进行 100 次迭代。PerpetualBooster 在单次运行中就能达到相同的准确度。因此，在不同的 budget 水平和不同的数据集上，它在相同准确度下实现了约 100 倍的速度提升。根据数据集的不同，速度提升可能略低于或显著高于 100 倍。

下表总结了加利福尼亚房价数据集（回归）的结果：

Perpetual budgetLightGBM n_estimatorsPerpetual mseLightGBM msePerpetual cpu 时间LightGBM cpu 时间速度提升
1.01000.1920.1927.6978129x
1.53000.1880.18821.83066141x
2.110000.1850.18686.08720101x

下表总结了覆盖类型数据集（分类）的结果：

Perpetual budgetLightGBM n_estimatorsPerpetual 对数损失LightGBM 对数损失Perpetual cpu 时间LightGBM cpu 时间速度提升
1.01000.0890.084165312495876x

您可以使用 examples 文件夹中的脚本重现这些结果。

使用方法

您可以像下面的例子那样使用该算法。请查看 Rust 和 Python 的示例文件夹。

from perpetual import PerpetualBooster

model = PerpetualBooster(objective="SquaredLoss")
model.fit(X, y, budget=1.0)

文档

Python API 的文档可以在这里找到，Rust API 的文档在这里。

安装

可以直接从 pypi 安装该包。

pip install perpetual

要在 Rust 项目中使用，请在 Cargo.toml 文件中添加以下内容，以从 crates.io 获取包。

perpetual = "0.3.8"

论文

PerpetualBooster 通过泛化算法防止过拟合。正在撰写的论文将解释该算法的工作原理。请查看我们的博客文章，了解该算法的高级介绍。

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