本文内容主要介绍了python机器学习库xgboost的使用，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧！

1.数据读取

利用原生xgboost库读取libsvm数据

import xgboost as xgbdata = xgb.DMatrix(libsvm文件)

使用sklearn读取libsvm数据:

from sklearn.datasets import load_svmlight_fileX_train,y_train = load_svmlight_file(libsvm文件)

使用pandas读取完数据后在转化为标准形式

2.模型训练过程

1.未调参基线模型

使用xgboost原生库进行训练

使用XGBClassifier进行训练：

2.两种交叉验证方式

使用cross_val_score进行交叉验证：

使用GridSearchCV进行网格搜索

3.早停止调参–early_stopping_rounds（查看的是损失是否变化）

4.多数据观察训练损失

5.模型保存与读取

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，更多相关内容关注小编敬请期待为你带来更优质的相关文章！

结尾

最后多说一句，小编是一名python开发工程师，这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。想要这些资料的可以关注小编，并在后台私信小编：“07”即可领取。