Xgboost GPU models do not release memory after training · Issue #3045 · dmlc/xgboost
Xgboost doesn't release gpu memory after training/predicting the model on large data. Every further rerun of .fit causes more memory allocation until eventual crash of the kernel because GPU memory is out of bounds. Environment info Operating System: Ubuntu 16.04 on PowerPC Compiler: Package used (python/R/jvm/C++): python xgboost version used: If installing from source, please provide The commit
XGBoost/LightGBM のGPUサポート状況調査とベンチマーク - Qiita
（Microsoft Blog記事に関して，追記 しました．） Deep Learning計算では大活躍するGPU (Graphics Processing Unit) ですが，勾配ブースティングライブラリのXGBoostやLightGBMでは，少し前までGPUは使われていませんでした．理由としては，GPU演算が性能を発揮する線形代数的な要素がXGBoost/LightGBMの処理では少ないことがあります．しかしながら最近になって，XGBoost, LightGBM双方で，主に決定木を成長させるプロセスでGPUを活用し，処理速度を上げる機能がサポートされるようになりました．本記事では，XGBoostとLightGBMのGPUサポート状況，使い方，及びベンチマークの結果を紹介したいと思います． （用いたプログラミング環境は，次の通りです： Ubuntu 16.04LTS. Python 3.
Avoid Overfitting By Early Stopping With XGBoost In Python - MachineLearningMastery.com
Overfitting is a problem with sophisticated non-linear learning algorithms like gradient boosting. In this post you will discover how you can use early stopping to limit overfitting with XGBoost in Python. After reading this post, you will know: About early stopping as an approach to reducing overfitting of training data. How to monitor the performance of an XGBoost model during training and plot
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