【问题标题】:Xgboost and LSTM support in Apache Ignite ML and DLApache Ignite ML 和 DL 中的 Xgboost 和 LSTM 支持
【发布时间】:2018-10-24 01:29:22
【问题描述】:
在我们基于机器学习的系统中,我们使用了 Xgboost 和 LSTM 算法。我想使用基于 Apache Ignite In-Memory Grid 的机器学习库 (Apache Ignite Machine Learning Grid) 来优化这个系统的性能。 Apache Ignite ML 和 DL 库是否支持 Xgboost 和 LSTM 算法?
【问题讨论】:
标签:
java
machine-learning
deep-learning
ignite
gridgain
【解决方案1】:
取决于您的数据位置和目标。您的数据是否已存储在 Apache Ignite 中?您是否在您的生态系统中使用 Apache Ignite?
关于 XGBoost,Apache Ignite 到目前为止还没有为提升树提供训练器,但您可以使用导入的 XGBoost 模型。您可以找到此类导入器here 的示例。如果您在 Ignite 之外训练模型,然后使用 Ignite 中的模型来处理数据,那么这种方法对您来说就足够了。
关于LSTM,Apache Ignite ML 目前仅支持 MLP 神经网络,因此您无法在 Apache Ignite 中训练您的模型。即使如此,您仍然可以在 Apache Ignite 之外训练模型,然后导入准备好的模型。