在 Python 中安装 XGBoost

1. 为什么你应该在 Python 中使用 XGBoost
2. 在 Python 中安装 XGBoost

XGBoost 代表 Extreme Gradient Boost，是在梯度提升框架上开发的。它是一个开源、可扩展和分布式的梯度提升决策树 (GBDT) 机器学习库，提供梯度提升决策树的高性能实现。

此外，Python 中 XGBoost 的核心特性是它提供了并行树提升。它是用于分类、回归和其他排名问题的领先机器学习库。

XGBoost 已成为赢得许多 Kaggle 比赛的首选库。

为什么你应该在 Python 中使用 XGBoost

XGBoost 是过去几年中获得极大青睐的库之一，因为它帮助团队和个人赢得了几乎所有 Kaggle 结构化数据竞赛。研究人员和公司发布数据，数据挖掘者和统计学家竞相生成新的可靠模型来准确预测和描述数据。

最初，只有 R 和 Python 支持 XGBoost，但它逐渐因其特性而闻名。今天，不同的语言，如 Scala、Perl、Julia、Java 和许多其他语言都支持 XGBoost。

XGBoost 已与大量软件包和工具集成，其中包括用于 Python 的 scikit-learn 和用于 R 的 caret。

以下是 XGBoost 成功和流行背后的一些核心功能：

1. 速度和性能
2. 核心算法可并行化
3. 始终优于其他算法方法
4. 多种调谐参数

在 Python 中安装 XGBoost

要在 Python 中安装 XGBoost，我们必须首先将包或库安装到你的本地环境中。

转到你的命令行界面/终端并编写以下命令：

pip install xgboost
// or
pip3 install xgboost

对于某些人来说，pip 可以工作，但如果它不适用于你的机器，你可以使用 pip3，其余部分类似。

你可以使用 anaconda 或 miniconda 使用以下命令。

conda install -c conda-forge py-xgboost

此命令会将 XGBoost 安装到你的本地计算机上，然后你可以将其导入你的程序并相应地使用它。

import xgboost as xgb

这会将 xgboost 作为 xgb 导入你的程序中。

但请确保在导入之前安装它；否则，它将无法正常工作。安装 XGBoost 是先决条件。