调用sklearn中的xgboost

您可以使用sklearn中的XGBoost模型进行调用。首先，确保您已经安装了sklearn和XGBoost库。然后可以按照以下步骤进行调用：

1. 导入所需的库和模块：

from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

2. 准备数据集，将特征和标签分别赋值给X和y：

X = your_features  # 特征矩阵
y = your_labels  # 目标变量

3. 将数据集划分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 初始化XGBoost分类器并设置参数：

model = XGBClassifier(
    max_depth=3,
    learning_rate=0.1,
    n_estimators=100,
    verbosity=1
)

5. 使用训练集拟合分类器：

model.fit(X_train, y_train)

6. 使用测试集进行预测：

y_pred = model.predict(X_test)

7. 计算准确率评估模型性能：

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))

这样您就成功调用了sklearn中的XGBoost模型，并进行了简单的训练和预测。请根据您的数据和需求调整参数设置。