在 Azure Databricks 上使用 XGBoost

项目
10/25/2023

本文提供了在 Azure Databricks 中使用 XGBoost 训练机器学习模型的示例。用于机器学习的 Databricks Runtime 包括适用于 Python 和 Scala 的 XGBoost 库。可在单独的计算机上或以分布方式训练 XGBoost 模型。

在单个节点上训练 XGBoost 模型

可以使用 Python xgboost 包训练模型。此包仅支持单节点工作负载。若要训练 PySpark ML 管道并利用分布式训练，请参阅 XGBoost 模型的分布式训练。

XGBoost Python 笔记本

获取笔记本

XGBoost 模型的分布式训练

为了对 XGBoost 模型进行分布式训练，Databricks 包括了基于 xgboost 包的 PySpark 估算器。 Databricks 还包括了 Scala 包 xgboost-4j。有关详细信息和示例笔记本，请参阅以下内容：

使用 xgboost.spark 对 XGBoost 模型进行分布式训练（Databricks Runtime 12.0 ML 及更高版本）
使用 sparkdl.xgboost 对 XGBoost 模型进行分布式训练（从 Databricks Runtime 12.0 ML 开始弃用）
使用 Scala 对 XGBoost 模型进行分布式训练

在 Azure Databricks 上安装 XGBoost

如果需要在 Databricks Runtime 上安装 XGBoost 或使用与预装在 Databricks Runtime ML 中的版本不同的版本，请按照以下说明操作。

在 Databricks Runtime ML 中安装 XGBoost

XGBoost 已包含在 Databricks Runtime ML 中。可在 Databricks Runtime ML 中使用这些库，而无需安装任何包。

有关所使用 Databricks Runtime ML 版本中安装的 XGBoost 版本，请参阅发行说明。若要在 Databricks Runtime ML 中安装其他 Python 版本，请将 XGBoost 安装为 Databricks PyPI 库。按如下所示指定版本（请将 <xgboost version> 替换为所需版本）。

xgboost==<xgboost version>

在 Databricks Runtime 中安装 XGBoost

Python 包：在笔记本单元格中执行以下命令：
```
%pip install xgboost
```

若要安装特定版本，请将 <xgboost version> 替换为所需的版本：

  %pip install xgboost==<xgboost version>

Scala/Java 包：安装为具有 Spark 包名称 xgboost-linux64 的 Databricks 库。

通过