本文主要是介绍XGboost的安装与使用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
安装xgboost：
conda install py-xgboost
下载demo的数据：
https://github.com/dmlc/xgboost
安装graphviz
conda install python-graphviz
数据
在demo/data里面：
- 训练集是：agaricus.txt.train、测试集是：agaricus.txt.test
- 可以直接把demo这个文件夹拷到程序下面
- 如果想要打开数据文件，可以下载Notepad++，数据的形式是以libsvm格式存在的，例如：
1 3:1 10:1 11:1 21:1 30:1 34:1 36:1 40:1 41:1 53:1 58:1 65:1 69:1 77:1 86:1 88:1 92:1 95:1 102:1 105:1 117:1 124:1
每一行代表一个样本，开头的’1’是样本标签。冒号前面是特征索引，冒号后面是特征值 - 这些数据有两种分类，“1”和“0”分别代表正样本和负样本，每个样本描述了蘑菇的22个属性，比如形状、气味等。然后给出这个蘑菇是否可食用
本身给出的原始数据为22维，将其加工后变成126维特征，即可以看作是有126个属性，其中6513个样本做训练、1611个样本做测试
这篇关于XGboost的安装与使用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
