在 Python 中安裝 XGBoost
XGBoost 代表 Extreme Gradient Boost,是在梯度提升框架上開發的。它是一個開源、可擴充套件和分散式的梯度提升決策樹 (GBDT) 機器學習庫,提供梯度提升決策樹的高效能實現。
此外,Python 中 XGBoost 的核心特性是它提供了並行樹提升。它是用於分類、迴歸和其他排名問題的領先機器學習庫。
XGBoost 已成為贏得許多 Kaggle 比賽的首選庫。
為什麼你應該在 Python 中使用 XGBoost
XGBoost 是過去幾年中獲得極大青睞的庫之一,因為它幫助團隊和個人贏得了幾乎所有 Kaggle 結構化資料競賽。研究人員和公司釋出資料,資料探勘者和統計學家競相生成新的可靠模型來準確預測和描述資料。
最初,只有 R 和 Python 支援 XGBoost,但它逐漸因其特性而聞名。今天,不同的語言,如 Scala、Perl、Julia、Java 和許多其他語言都支援 XGBoost。
XGBoost 已與大量軟體包和工具整合,其中包括用於 Python 的 scikit-learn 和用於 R 的 caret。
以下是 XGBoost 成功和流行背後的一些核心功能:
- 速度和效能
- 核心演算法可並行化
- 始終優於其他演算法方法
- 多種調諧引數
在 Python 中安裝 XGBoost
要在 Python 中安裝 XGBoost,我們必須首先將包或庫安裝到你的本地環境中。
轉到你的命令列介面/終端並編寫以下命令:
pip install xgboost
// or
pip3 install xgboost
對於某些人來說,pip
可以工作,但如果它不適用於你的機器,你可以使用 pip3
,其餘部分類似。
你可以使用 anaconda
或 miniconda
使用以下命令。
conda install -c conda-forge py-xgboost
此命令會將 XGBoost 安裝到你的本地計算機上,然後你可以將其匯入你的程式並相應地使用它。
import xgboost as xgb
這會將 xgboost
作為 xgb
匯入你的程式中。
但請確保在匯入之前安裝它;否則,它將無法正常工作。安裝 XGBoost 是先決條件。
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