lightgbm3 — Rust语言绑定库LightGBM

lightgbm3 基于 lightgbm (目前已不再支持)，但它与之不兼容。

安装

cargo add lightgbm3

由于 lightgbm3 从源代码编译 LightGBM，因此您还需要安装开发库

Linux

apt install -y cmake clang libclang-dev libc++-dev gcc-multilib

Mac

brew install cmake
brew install libomp # only required if you compile with "openmp" feature

Windows

1. 安装CMake和VS构建工具。
2. 安装LLVM并设置环境变量 LIBCLANG_PATH（例如 C:\Program Files\LLVM\bin）

请参阅以下详细信息。

• LightGBM 安装指南

使用

训练

use lightgbm3::{Dataset, Booster};
use serde_json::json;

let features = vec![vec![1.0, 0.1, 0.2],
                    vec![0.7, 0.4, 0.5],
                    vec![0.9, 0.8, 0.5],
                    vec![0.2, 0.2, 0.8],
                    vec![0.1, 0.7, 1.0]];
let labels = vec![0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0];
let dataset = Dataset::from_vec_of_vec(features, labels, true).unwrap();
let params = json!{
   {
        "num_iterations": 10,
        "objective": "binary",
        "metric": "auc",
    }
};
let bst = Booster::train(dataset, &params).unwrap();
bst.save_file("path/to/model.lgb").unwrap();

推理

use lightgbm3::{Dataset, Booster};

let bst = Booster::from_file("path/to/model.lgb").unwrap();
let features = vec![1.0, 2.0, -5.0];
let n_features = features.len();
let y_pred = bst.predict_with_params(&features, n_features as i32, true, "num_threads=1").unwrap()[0];

更多信息请查看 ./examples/ 文件夹

• 二分类
• 多分类
• 回归

功能

lightgbm3 支持以下功能

• polars 支持 polars
• openmp 支持 MPI
• gpu 支持 GPU
• cuda 支持实验性的 CUDA

基准测试

cargo bench

相应地添加 --features=openmp，--features=gpu 和 --features=cuda

开发

git clone --recursive https://github.com/Mottl/lightgbm3-rs.git

感谢

对 vaaaaanquish 的 LightGBM Rust 包表示敬意，遗憾的是它已不再支持。

参考了实现和文档。感谢。

• microsoft/LightGBM
• 大卫·查利斯/rust-xgboost