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PAI下面的gbdt、xgboost、ps-smart 算法如何优化？

2024-12-18 313
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本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW，每月250计算时 3个月
推荐场景：
PAI×LLaMA Factory 微调 Llama3 模型
模型在线服务 PAI-EAS，A10/V100等 500元 1个月
推荐场景：
基于PAI-EAS挂载OSS部署AIGC服务
模型训练 PAI-DLC，100CU*H 3个月
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简介： 设置gbdt 、xgboost等算法的样本和特征的采样率

常见问题是没有设置对样本和特征的采样率。
对样本的采样率：一般采样之后有10到20万样本即可，例如100万训练样本，设置0.1的样本采样率。

对特征的采样率：例如1000个特征，设置0.2的采样率，树最多200个特征，树的数量同样也要设置多一些；如果100个特征，则可以设置0.8 的采样率，每次针对80个特征建树。

文章标签：
人工智能平台 PAI
算法
关键词：
算法优化
人工智能平台 PAI算法
xgboost算法
人工智能平台 PAI优化
pai算法
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