Python に XGBoost をインストールする

1. Python で XGBoost を使用する理由
2. Python に XGBoost をインストールする

XGBoost は Extreme Gradient Boost の略で、勾配ブーストフレームワークで開発されています。これは、オープンソースでスケーラブルな分散型勾配ブースト決定木（GBDT）機械学習ライブラリであり、勾配ブースティング決定木の高性能実装を提供します。

また、Python の XGBoost のコア機能は、並列ツリーブースティングを提供することです。これは、分類、回帰、およびその他のランキング問題のための主要な機械学習ライブラリです。

そして、XGBoost は、多くの Kaggle コンテストで優勝するための頼りになるライブラリになりました。

Python で XGBoost を使用する理由

XGBoost は、チームと個人が事実上すべての Kaggle 構造化データの競争に勝つのを支援したことにより、過去数年間で大きな支持を得てきたライブラリの 1つです。研究者や企業は、データマイニング担当者や統計家が、データを正確に予測して説明するための新しい信頼性の高いモデルを作成するために競合するデータを投稿しています。

当初、R と Python のみが XGBoost をサポートしていましたが、その機能で徐々に有名になりました。今日、Scala、Perl、Julia、Java、および他の多くの言語などのさまざまな言語が XGBoost をサポートしています。

XGBoost は、Python 用の scikit-learnや R 用の caret など、膨大な数のパッケージやツールと統合されています。

これらは、XGBoost の成功と人気の背後にあるコア機能のいくつかです。

1. 速度とパフォーマンス
2. コアアルゴリズムは並列化可能
3. 他のアルゴリズム手法よりも一貫して優れています
4. 多種多様なチューニングパラメータ

Python に XGBoost をインストールする

XGBoost を Python にインストールするには、最初にパッケージまたはライブラリをローカル環境にインストールする必要があります。

コマンドラインインターフェイス/ターミナルに移動し、次のコマンドを記述します。

pip install xgboost
// or
pip3 install xgboost

pip が機能する人もいますが、お使いのマシンで機能しない場合は、pip3 を使用できます。残りの部分も同様です。

anaconda または miniconda を使用して、次のコマンドを利用できます。

conda install -c conda-forge py-xgboost

このコマンドは XGBoost をローカルマシンにインストールし、それをプログラムにインポートしてそれに応じて使用することができます。

import xgboost as xgb

これにより、プログラムに xgboost が xgb としてインポートされます。

ただし、インポートする前に必ずインストールしてください。そうしないと、機能しません。XGBoost のインストールが前提条件です。