XGBoost安装及简单入门
XGBoost支持多种操作系统，如Windows, Linux， MacOS等，并支持多种语言版本，如Python, R, Scale, Java等。XGBoost的安装方式一般有两种，一种是直接通过pip安装（适合用于Python），另外一种是通过源码编译安装
1、通过pip安装
通过pip安装Python包既简单又方便，只需执行如下的命令：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple xgboost
使用清华的镜像来进行下载，可以快速安装，在安装完成后，可以在Python中直接引用XGBoost包，代码如下：
import xgboost as xgb
通过pip安装的是PyPI(Python Package Index)中已经预编译好的XGBoost包，目前提供了Linux 64位和Windows 64位两种。
2、通过源码编译安装
虽然通过pip安装XGBoost比较方便，但是这种方法只适用于Python环境下，并且其安装的XGBoost版本可能不是最新的版本。如果我们想要在其他语言环境下或者想要安装最新的XGBoost版本，则可直接通过编译源码安装。源码编译安装XGBoost主要分为两个步骤
（1）通过C++代码构建共享库（Linux/OSX中为libxgboost.so, Windows中为xgboost.dll）
（2）安装相应的语言包
XGBoost的初使用：
在这里我们使用一个经典的数据集来训练XGBoost，鸢尾花数据集，在训练集上进行测试，并在测试集上测试得到在测试集上的准确率
其简单的代码如下所示：
import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris = load_iris()
X,y = iris.data,iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1234565) # 数据集分割
from sklearn.metrics import accuracy_score # 准确率
#定义模型的训练参数
params = {
'booster': 'gbtree',
'objective': 'multi:softmax',
'num_class': 3,
'gamma': 0.1,
'max_depth': 6,
'lambda': 2,
'subsample': 0.7,
'colsample_bytree': 0.75,
'min_child_weight': 3,
'silent': 0,
'eta': 0.1,
'seed': 1,
'nthread': 4,
}
dtrain = xgb.DMatrix(X_train, y_train)
#训练的轮数
num_round = 5
model = xgb.train(params, dtrain, num_round)
dtest = xgb.DMatrix(X_test)
y_pred = model.predict(dtest)
accuracy = accuracy_score(y_test,y_pred)
print("accuarcy: %.2f%%" % (accuracy*100.0))
在测试集上，可以得到96.67%的准确率
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