xgboost安装方法

Xgboost安装的常用方法:

一.  直接在Anaconda Prompt中安装,输入:pip install xgboost




二. 如果1有故障,下载一个whl,在Anaconda Prompt中安装,输入:pip install +xgboost目录

1.  从如下目录:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboost 下载安装文件,两个版本,35,36任选一个,32,64位按实际选择


2. 假设保存到目录:f:\setup\xgboost-0.6-cp36-cp36m-win_amd64.whl,在Anaconda Prompt中安装,输入:pip install f:\setup\xgboost-0.6-cp36-cp36m-win_amd64.whl



成功!

### 如何在不同平台上安装 XGBoost 库 #### Windows 平台上的 Anaconda 中安装 XGBoost 对于希望在 Windows 的 Anaconda 环境中安装 XGboost 的用户来说,一种方法是从特定网站获取预编译的 wheel 文件。建议将下载得到的 xgboost 源文件存放在易于访问的位置如 D:\ 或 C:\ 下。之后,在 Anaconda 提示符窗口内执行如下命令来完成安装: ```bash pip install D:\xgboost-0.6-cp35-cp35m-win_amd64.whl ``` 这条指令会依据所选路径下的轮子文件版本把 xgboost 成功加入到用户的 Anaconda 发行版里[^1]。 #### 使用 Conda 进行跨平台安装 除了上述针对 Windows 用户的方法外,更通用的方式是利用 conda 命令直接从 anaconda 仓库安装适用于多种操作系统的稳定版本: ```bash conda install -c conda-forge py-xgboost ``` 此法不仅简化了流程而且兼容 Linux, macOS 和 Windows 各种主流计算环境。 #### 配置 ROCm 支持以启用 AMD GPU 加速 为了使 XGBoost 能够充分利用 AMD 图形处理单元的能力,需先按照官方文档指示配置好具备 ROCm (Radeon Open Compute) 功能的支持库。一旦设置完毕,则可通过集成 Dask 来实现基于集群架构的大规模并行化机器学习任务处理[^2]。 #### 将模型转换为 PMML 格式以便部署 如果计划将在 Python 中构建好的 XGBoost 模型迁移到其他运行环境中去应用,那么可以考虑采用 jpmml-xgboost 工具链来进行格式转化工作。通过这种方式生成 Portable Model Markup Language(PMML)描述文件后,就能方便地与其他支持该标准的服务端组件对接使用了[^3]。
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