先日新規PCを購入しまして、無事GCP課金生活が終了しました。新規PCはGPUが搭載されいてるので早速環境設定しXGBoostを回してみました。GPU周りの設定は経験も少ないので後々のために記録しておきます。動作環境GPUとドライバーの種類は下記の通りです。version:430.50ドライバーは昔GCPで設定した時に残していた記事を参考にダウンロード。GCPで(ubuntu上で)pytorchを使うまでに色々大変だったので記録しておく今回はpytorchをubuntu(16.04)で使用するのに行ったことに関して備忘録として残しておきます。細かな技術的なこ...上記の記事ではドライバーの種類を調べた後レポジトリからinstallしていましたが、今回は何故かインストールできなかったのでNvidiaのサイトから.runファイルをわかりやすい位置にダウンロードして下記の手順を実施後インストールしました。nouveauドライバーをインストールしようとすると英語で色々聞かれるので質問文を調べていくと下記のように選択後、再起動をしたら動作が確認できました。overwriteXGBoostでの計算速度比較IEEEコンペのデータ・セットを使用しました。241)GPU⇔CPUの切り替えは下記のようにパラメータをいじるだけでとても簡単です。"[sec]")GPU使用時:47.19秒CPU使用時:532.69秒ということでGPUを使うことで計算時間が10分の1になりました。(感動)何故か結果も変わっていますが、kaggleのディスカッションでもCPU→GPUにすると精度が上がったぞ!という報告もあったので微妙にアルゴリズムが変わっているのかもしれません。GPUの方が結果が良いというのはたまたまだと思いますが...。設定しているため特徴量の値をbinningする処理で高速化されています。全ての分岐点を選択する場合はtree_method=”gpu_exact”で指定可能で結果は下記の通り149.47秒ということで少し遅くなってしまいました。結果も過学習が激しくなってしまったように思われます。株のシステムトレードにハマり、今はkaggleにハマっています。kaggleでメダルを複数取得後、現在はデータサイエンティストとして働いています。1から色々勉強した内容を残すために開設しました。シストレとkaggleの。