XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。
它在 Gradient Boosting 框架下实现机器学习算法。XGBoost提供并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题。相同的代码在主要的分布式环境（Hadoop，SGE，MPI）上运行，并且可以解决数十亿个示例之外的问题。
要想使用xgboost，必须先进行安装，官方网址为：xgboost.readthedocs.io/en/latest/b…
xgboost可以使用两种方式进行安装。
pip
使用pip方式安装最简单，pip3 install xgboost
不过该方式目前应该最高支持到1.7.3
C++源码
我们还可以通过编译xgboost的C++源码实现安装，该方式可安装各种版本，但操作也是最麻烦的。
想用centos编译C++源码，需要安装正确版本的cmake，升级gcc和g++。
yum install cmake，自动安装版本为2.8.12.2，版本太低，至少需要3.14以上。
# 删除gcc
yum remove gcc
#升级gcc g++
yum install centos-release-scl
yum install devtoolset-8-gcc*
mv /usr/bin/gcc /usr/bin/gcc-4.8.5
ln -s /opt/rh/devtoolset-8/root/bin/gcc /usr/bin/gcc
mv /usr/bin/g++ /usr/bin/g++-4.8.5
ln -s /opt/rh/devtoolset-8/root/bin/g++ /usr/bin/g++
# 安装cmake
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.15.5/cmake-3.15.5.tar.gz
tar -zxvf cmake-3.15.5.tar.gz
cd cmake-3.15.5
./configure --prefix=/usr/local/cmake
make && make install
ln -s /usr/local/cmake/bin/cmake /usr/bin/cmake
export CC=/usr/bin/gcc
export CXX=/usr/bin/g++
如果报如下问题，需要删除cmakecahe.txt、cmakefiles
环境配置完成后，即可开始编译，假设大家已经下载了C++源码xgboost-master.zip。
unzip xgboost-master.zip
cd xgboost-master/
mkdir build
cd build/
cmake ..
make -j$(nproc)
cd ../python-package
sudo python setup.py install
执行完install命令后，通过pip list | grep xgboost，便能查看到指定xgboost包已被安装。
最后
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