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benchmarks

主流机器学习库全面性能基准测试

Benchmarks是GitHub上的开源项目,致力于多个主流机器学习库的性能对比。该项目涵盖CatBoost、XGBoost、LightGBM和H2O等库,对比范围包括二元分类、训练速度、模型评估、排序任务和SHAP值计算。此外还提供CPU与GPU性能对比和Kaggle竞赛数据集上的质量评估。这些全面的基准测试为机器学习从业者提供了客观的性能参考数据。

基准测试

本仓库包含各种CatBoost基准测试。

质量:与其他库的比较

前往子目录质量基准测试查看质量基准测试。 这些是二元分类模式下的基准测试。它们比较了CatBoost、XGBoost、LightGBM和H20的性能。

训练速度:与其他库的比较

您可以在训练速度子目录中找到运行LightGBM/XGBoost/CatBoost的CPU和GPU版本并比较其运行时间的脚本。

训练速度:CPU与GPU对比

这项基准测试展示了GPU相对于CPU在不同数据集大小和不同设备上的加速效果。

应用速度:与其他库的比较

与其他库应用速度比较的基准测试位于模型评估速度文件夹中。

排序:比较不同GBDT库和不同模式的质量

这项基准测试展示了不同库和模式在现有开源排序数据集上的表现。

SHAP值计算速度:与其他库的比较

SHAP值计算基准测试位于shap速度子目录中。 这项基准测试将展示每个库的SHAP计算复杂度,并在固定数据集上进行速度比较。

Kaggle

这是我们添加一些Kaggle数据集上质量比较的文件夹。 目前,它仅包含在Rossman商店销售竞赛上不同库的比较。

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