xgboost2.0最佳实践
xgboost2.0最佳实践
首先更新xgboost到2.0.0 1
pip install xgboost -U
在最新版本的训练中,参数可以使用字典传递。同时数据和样本需要先合并成一个xgb.DMatrix
对象 1
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10# 设置参数
params = {
"device": "cuda",
}
# 创建DMatrix对象
Xy = xgb.DMatrix(X_train, y_train)
# 训练模型
model = xgb.train(params, Xy)
进行分类任务是,需要传递类别数,而不是像之前版本那样自动检测类别 1
2
3
4
5# 设置参数
params = {
"device": "cuda",
"num_class": 5
}
根据xgboost路线图Roadmap Phasing out the support for old binary format.,在2.2版本将删除对保存旧二进制格式的支持,删除对旧 JSON 模型的支持。在2.3版本将删除对加载旧二进制格式的支持。最新保存模型的方式是 1
xgb.save(bst, 'model_file_name.json')
xgboost2.0最佳实践
https://studyinglover.com/2023/10/19/xgboost2.0最佳实践/