xgboost2.0最佳实践
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内容提要
本文介绍了xgboost 2.0的最佳实践，包括更新到最新版本、使用字典传递参数、创建DMatrix对象和训练模型。特别强调在分类任务中需手动设置类别数，并提到未来版本将逐步淘汰旧格式的支持，建议使用新的模型保存方式。
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关键要点
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首先更新xgboost到2.0.0，使用命令pip install xgboost -U。
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在最新版本中，参数可以使用字典传递，数据和样本需合并成一个xgb.DMatrix对象。
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进行分类任务时，需要手动设置类别数，而不是自动检测。
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根据xgboost路线图，2.2版本将删除对旧二进制格式和旧JSON模型的支持。
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最新的模型保存方式是使用xgb.save(bst, 'model_file_name.json')。
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