Python에 XGBoost 설치

1. 파이썬에서 XGBoost를 사용해야 하는 이유
2. Python에 XGBoost 설치

XGBoost는 Extreme Gradient Boost의 약자이며 그래디언트 부스트 프레임워크에서 개발되었습니다. 오픈 소스의 확장 가능하고 분산된 GBDT(그라디언트 부스트 결정 트리) 기계 학습 라이브러리로 그래디언트 부스트 결정 트리의 고성능 구현을 제공합니다.

또한 Python XGBoost의 핵심 기능은 병렬 트리 부스팅을 제공한다는 것입니다. 분류, 회귀 및 기타 순위 문제에 대한 최고의 기계 학습 라이브러리입니다.

그리고 XGBoost는 많은 Kaggle 대회에서 우승하기 위한 필수 라이브러리가 되었습니다.

파이썬에서 XGBoost를 사용해야 하는 이유

XGBoost는 팀과 개인이 거의 모든 Kaggle 구조화된 데이터 경쟁에서 승리할 수 있도록 지원함으로써 지난 몇 년 동안 상당한 인기를 얻은 라이브러리 중 하나입니다. 연구원과 회사는 데이터 마이너와 통계학자가 데이터를 정확하게 예측하고 설명하는 신뢰할 수 있는 새로운 모델을 생성하기 위해 경쟁하는 데이터를 게시합니다.

처음에는 R과 Python만 XGBoost를 지원했지만 점차 기능으로 유명해졌습니다. 오늘날 Scala, Perl, Julia, Java 및 기타 여러 언어와 같은 다양한 언어가 XGBoost를 지원합니다.

XGBoost는 Python용 scikit-learn 및 R용 caret을 포함하여 수많은 패키지 및 도구와 통합되었습니다.

다음은 XGBoost의 성공과 인기를 뒷받침하는 몇 가지 핵심 기능입니다.

1. 속도와 성능
2. 핵심 알고리즘은 병렬화 가능
3. 지속적으로 다른 알고리즘 방법보다 우수한 성능
4. 다양한 튜닝 파라미터

Python에 XGBoost 설치

Python에 XGBoost를 설치하려면 먼저 패키지 또는 라이브러리를 로컬 환경에 설치해야 합니다.

명령줄 인터페이스/터미널로 이동하여 다음 명령을 작성합니다.

pip install xgboost
// or
pip3 install xgboost

어떤 사람들에게는 pip가 작동하지만 컴퓨터에서 작동하지 않으면 pip3을 사용할 수 있으며 나머지 부분은 비슷합니다.

anaconda 또는 miniconda를 사용하여 다음 명령을 활용할 수 있습니다.

conda install -c conda-forge py-xgboost

이 명령은 XGBoost를 로컬 컴퓨터에 설치한 다음 프로그램으로 가져와 적절하게 사용할 수 있습니다.

import xgboost as xgb

이렇게 하면 프로그램에서 xgboost를 xgb로 가져옵니다.

그러나 가져오기 전에 설치해야 합니다. 그렇지 않으면 작동하지 않습니다. XGBoost의 설치는 전제 조건입니다.