jupyter notebook运行XGBoost

当你在Jupyter Notebook中运行XGBoost时，你需要先确保已经安装了XGBoost库。你可以使用以下命令来安装XGBoost：

!pip install xgboost

安装完成后，你可以按照以下步骤在Jupyter Notebook中运行XGBoost：

1. 导入所需的库和模块：

import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

2. 加载数据集并进行训练集和测试集的划分：

data = load_boston()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)

3. 将数据转换为DMatrix格式，这是XGBoost所需的数据格式：

dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test)

4. 设置模型参数并进行训练：

params = {
    'objective': 'reg:squarederror',
    'eval_metric': 'rmse'
}

num_rounds = 100

model = xgb.train(params, dtrain, num_rounds)

5. 进行预测并计算模型的均方根误差（RMSE）：

y_pred = model.predict(dtest)
rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False)
print("RMSE:", rmse)

这样，你就可以在Jupyter Notebook中成功运行XGBoost了。