我正在尝试使用 XGBoost 为上下文广告的 1 亿次展示构建一个 CTR 预测模型，为了实现同样的目标，我想在 hadoop 上尝试 XGboost，因为我在 HDFS 中拥有所有可用的展示数据。
有人可以为 python 引用相同的工作教程吗？
最佳答案
有很多方法可以做到:
如果您有一些较低级别的逻辑分组，比如某些项目部门的 CTR，并且您想要为部门制作本地化模型，那么您可以使用 map reduce 类型的设置。它将确保属于单个部门的所有数据最终都在单个 YARN 容器中，您可以在该数据上构建模型。 NLineInputFormat 是一个聪明的技巧，它使这个 map 只处理而不是基于 map reduce 的进程，这将给你显着的速度提升。
您可以使用 XGBoost 的 Spark 版本进行分布式机器学习以获取更多信息，请参阅 http://dmlc.ml/2016/03/14/xgboost4j-portable-distributed-xgboost-in-spark-flink-and-dataflow.html
如果您也在决定您的基础设施，那么也可以按照此处的说明尝试一下 AWS。它不是 hadoop，而是伪分布式机器学习:https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/tutorials/aws_yarn.html
关于python - 如何在 hadoop 集群上运行 xgboost 进行分布式模型训练？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39767280/