2.6

XGBoost

XGBoost（extreme Gradient Boosting）是近几年流行起来的一种分类算法，由Tianqi Chen最初开发的实现可扩展、便携、分布式梯度提升（gradient boosting）算法的一个库，可以下载安装并应用于C++、Python、R等语言，现在由很多协作者共同开发维护。XGBoost所应用的算法就是梯度提升决策树，既可以用于分类也可以用于回归问题中。XGBoost最大的特点在于，它能够自动利用CPU的多线程进行并行计算，同时在算法上加以改进，提高了精度。

XGBoost的安装也比较简单，以我的Mac本为例，从GitHub同步最新代码并进行编译：

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git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost
cd xgboost
cp make/minimum.mk ./config.mk
make -j4

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然后安装Python对应包：

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cd python-package
sudo python setup.py install

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其他系统的安装请参考如下链接： CayCJrfCA5NKqeJ+QNew6B6I+XOsfbJxmAu21Z00Za6nVJlyUeHVyZt2lii9Njy7

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http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html

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