Python安装和使用XGBoost

XGBoost的简单安装及入门使用 XGBoost安装及简单入门 XGBoost支持多种操作系统,如Windows, Linux, MacOS等,并支持多种语言版本,如Python, R, Scale, Java等。XGBoost的安装方式一般有两种,一种是直接通过pip安装(适合用于Python),另外一种是通过源码编译安装 1、通过pip安装 通过pip安装Python包既简单又方便,只需执行如下的命令: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple xgboost 使用 阅读详情

文章目录

安装

本机环境
操作系统:WIN10
Python:3.7.4
conda -v:4.8.2
尝试conda install xgboost不行,然后用下面三个命令
1、输入 anaconda search -t conda xgboost来查找适合本机环境的包名,我的是 anaconda/py-xgboost
2、输入: anaconda show anaconda/py-xgboost来查看其安装命令
3、复制安装命令: conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda py-xgboost

使用

import numpy as np, matplotlib.pyplot as mp
from sklearn.datasets import make_moons
from xgboost import XGBClassifier as Clf

# 创建随机数据集、数据标准化、训练集测试集切分
X, y = make_moons(n_samples=200, noise=.2)

# 建模、训练、评分
clf = Clf()
clf.fit(X, y)

# 等高线图
x_min, x_max = X[:, 0].min() - .5, X[:, 0].max() + .5
y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, .01), np.arange(y_min, y_max, .01))
Z = clf.predict_proba(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])[:, 1].reshape(xx.shape)
mp.contourf(xx, yy, Z, alpha=.3)
# 散点图
mp.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=50, c=y)
mp.show()

windows7环境下Python中安装XGBoost 问题描述:直接使用pip install语句在线安装xgboost失败。问题如下: 问题分析:xgboost是C++实现的方法,只提供了Python接口,本质上还是用C++写的。不能通过pip来安装,一般的安装步骤是使用git克隆官方版本,先编译,后安装。 环境说明:已经安装了python,Python下安装了numpy和scipy 如 阅读详情

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小白皮皮 1万+
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