perpetual
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。
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 budget | LightGBM n_estimators | Perpetual mse | LightGBM mse | Perpetual cpu 时间 | LightGBM cpu 时间 | 速度提升 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1.0 | 100 | 0.192 | 0.192 | 7.6 | 978 | 129x |
| 1.5 | 300 | 0.188 | 0.188 | 21.8 | 3066 | 141x |
| 2.1 | 1000 | 0.185 | 0.186 | 86.0 | 8720 | 101x |
下表总结了覆盖类型数据集（分类）的结果：
| Perpetual budget | LightGBM n_estimators | Perpetual 对数损失 | LightGBM 对数损失 | Perpetual cpu 时间 | LightGBM cpu 时间 | 速度提升 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1.0 | 100 | 0.089 | 0.084 | 1653 | 124958 | 76x |
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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