論文の概要: A Simple and Fast Baseline for Tuning Large XGBoost Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06924v1
• Date: Fri, 12 Nov 2021 20:17:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-16 16:07:12.593226
• Title: A Simple and Fast Baseline for Tuning Large XGBoost Models
• Title（参考訳）: 大きなxgboostモデルのチューニングのためのシンプルで高速なベースライン
• Authors: Sanyam Kapoor, Valerio Perrone
• Abstract要約: 均一なサブサンプリングによって,大規模なXGBoostモデルのチューニングを高速化する,シンプルかつ高速なベースラインが得られることを示す。 このベースラインが15～70mathrmGBの大規模データセットに対して有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.203493207581937
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: XGBoost, a scalable tree boosting algorithm, has proven effective for many prediction tasks of practical interest, especially using tabular datasets. Hyperparameter tuning can further improve the predictive performance, but unlike neural networks, full-batch training of many models on large datasets can be time consuming. Owing to the discovery that (i) there is a strong linear relation between dataset size & training time, (ii) XGBoost models satisfy the ranking hypothesis, and (iii) lower-fidelity models can discover promising hyperparameter configurations, we show that uniform subsampling makes for a simple yet fast baseline to speed up the tuning of large XGBoost models using multi-fidelity hyperparameter optimization with data subsets as the fidelity dimension. We demonstrate the effectiveness of this baseline on large-scale tabular datasets ranging from $15-70\mathrm{GB}$ in size.
• Abstract（参考訳）: スケーラブルなツリーブースティングアルゴリズムであるxgboostは、多くの実用的な予測タスク、特に表型データセットにおいて有効であることが証明されている。 ハイパーパラメータチューニングは予測性能をさらに向上させるが、ニューラルネットワークとは異なり、大規模なデータセット上の多くのモデルのフルバッチトレーニングには時間がかかる。 その発見により (i)データセットのサイズとトレーニング時間の間には強い線形関係がある。 (ii)XGBoostモデルはランキング仮説を満たし、 (iii)低忠実度モデルは、有望なハイパーパラメータ構成を発見でき、一様サブサンプリングは、データサブセットを忠実度次元とするマルチ忠実度ハイパーパラメータ最適化を用いて、大きなxgboostモデルのチューニングを高速化するために、単純で高速なベースラインを生成する。 このベースラインを15～70\mathrm{gb}$の大きさの大規模表型データセットで有効性を示す。

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