Python學習筆記：LGB/XGB/CatBoost/NGB之安裝

一、安裝

數據挖掘比賽最常用預測、分類模型：LGB、XGB、CatBoost、NGB、ANN等。

1.lightgbm

微軟開源的 lightgbm 越來越流行。

目前比賽數據量越來越大，想要獲得一個比較好的預測精度，同時又要減少內存占用以及提升訓練速度，lightgbm 是一個不錯的選擇，其可達到與 xgboost 相似的預測效果。

pip install lightgbm

2.xgboost

在 lightgbm 出現之前，打比賽的不二選擇，現在由於需要做模型融合 stacking 以提高預測精度，所以也需要使用到 xgboost。

pip install xgboost
pip install xgboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 指定清華鏡像

第一次直接安裝，因為網絡問題，沒安裝上。

換成國內清華鏡像解決。

3.catboost

pip install catboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安裝 CatBoost 時所安裝的依賴。

Installing collected packages: tenacity, python-da
 graphviz, catboost
  Attempting uninstall: python-dateutil
    Found existing installation: python-dateutil 2
    Uninstalling python-dateutil-2.6.1:
      Successfully uninstalled python-dateutil-2.6
  Attempting uninstall: numpy
    Found existing installation: numpy 1.14.0
    Uninstalling numpy-1.14.0:
      Successfully uninstalled numpy-1.14.0
  Attempting uninstall: pandas
    Found existing installation: pandas 0.22.0
    Uninstalling pandas-0.22.0:
      Successfully uninstalled pandas-0.22.0
Successfully installed catboost-1.0.4 graphviz-0.1
plotly-5.6.0 python-dateutil-2.8.2 tenacity-8.0.1

4.ngboost

斯坦福發表的新算法，該算法利用自然梯度將不確定性估計引入到梯度增強中。

pip install ngboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

二、加載

import pandas as pd
import lightgbm as lgb
import xgboost as xgb
import catboost as ctb

參考鏈接：機器學習筆記之Anaconda中命令形式安裝XGBoost(pip install)

參考鏈接：清華鏡像源安裝 NGboost XGboost Catboost