XGBoost类库使用小结

网友投稿 945 2022-05-29

在XGboost算法原理小结中,我们讨论了XGBoost的算法原理,这一片我们讨论如何使用XGBoost的Python类库,以及一些重要参数的意义和调参思路。

本文主要参考了XGBoost的Python文档 和 XGBoost的参数文档。

1. XGBoost类库概述

XGBoost类库使用小结

XGBoost除了支持Python外,也支持R,Java等语言。本文关注于Python的XGBoost类库,安装使用"pip install xgboost"即可,目前使用的是XGBoost的0.90版本。XGBoost类库除了支持决策树作为弱学习器外,还支持线性分类器,以及带DropOut的决策树DART,不过通常情况下,我们使用默认的决策树弱学习器即可,本文也只会讨论使用默认决策树弱学习器的XGBoost。

XGBoost有2种Python接口风格。一种是XGBoost自带的原生Python API接口,另一种是sklearn风格的API接口,两者的实现是基本一样的,仅仅有细微的API使用的不同,主要体现在参数命名上,以及数据集的初始化上面。

2. XGBoost类库的基本使用方式

完整示例参见我的

Python

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