## 优化 GPU 版本的方法

[安装方法](https://docs.rapids.ai/install/?_gl=1*1q2wl26*_ga*MjA2OTk3MDkzNS4xNzQwODI1MzUx*_ga_RKXFW6CM42*MTc0MDgyNTM1MC4xLjAuMTc0MDgyNTM1MC42MC4wLjA.#selector)


```shell
micromamba create -n rapids_env -y
micromamba activate rapids_env

micromamba create -n rapids-25.02 -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia  \
    rapids=25.02 python=3.12 'cuda-version>=12.0,<=12.8'

d
micromamba create -n rapids-25.02 -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia  \
    rapids=25.02 python=3.12 'cuda-version>=12.0,<=12.8' \
    'pytorch=*=*cuda*' jupyterlab

```

### 方法 1：使用 RAPIDS cuML 替代 scikit-learn

RAPIDS cuML 提供了与 scikit-learn 兼容的 GPU 版本的 RandomForestRegressor，可以大幅提升计算速度：


## 方法 2：使用 XGBoost 进行特征选择

XGBoost 支持 GPU 训练，我们可以使用 XGBRegressor 替换 RandomForestRegressor 进行特征选择

## 方法 3：使用 Optuna 进行特征选择优化

Optuna 是一个自动超参数优化库，可以在 GPU 上搜索最佳特征子集：