machine-learning - 多CPU如何mlxtend StackingRegressor？

Question

我想使用 mlxtend StackingRegressor 来集成 XGBoost、LGBM 和 Catboost 。但我不确定在这种方法中我将使用多少 cpu。

例如：

在 XGboost 中：

import xgboost as xgb
xgb_pars = {'nthread': -1}
xgb1=XGBRegressor(**xgb_pars)

然后我知道我会用完这个算法中的所有cpu核心

但是如果我用 mlxtend StackingRegressor 试试呢？

我猜这个方法将使用我为每个算法安排的 cpu。

示例：XGBoost:2 LGBM:2 CatBoost:2 Meta regressor:1

所以最后我使用了 7 个核心。

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不，代码似乎一个接一个地适合模型，请参见此处。因此，首先您将使用 2 个核心来训练 XGB，当它完成时 - 2 个核心用于 LGBM，依此类推。

顺便说一句，感谢分享 mlxtend- 我不知道。似乎有许多有用的工具，我不得不自己开发，因此重新发明轮子:) 唯一不幸的事情似乎是缺少文档，但是有内联文档和一组非常好的示例

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