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Databricks で XGBoost を使用する

この記事では、Databricks で XGBoost を使用して機械学習モデルをトレーニングする例を示します。 Databricks Runtime for Machine Learning には、Python と Scala の両方の XGBoost ライブラリが含まれています。 XGBoost モデルは、個々のマシンで、または分散してトレーニングできます。

XGBoost モデルを 1 つのノードでトレーニングする​

Python xgboost パッケージを使用してモデルをトレーニングできます。 このパッケージは、単一ノードのワークロードのみをサポートします。 PySpark ML パイプラインをトレーニングし、分散トレーニングを利用するには、「 XGBoost モデルの分散トレーニング」を参照してください。

XGBoost Python ノートブック

Open notebook in new tab

XGBoost モデルの分散トレーニング​

XGBoost モデルの分散トレーニングのために、Databricks には xgboost パッケージに基づく PySpark 推定器が含まれています。 Databricks には、Scala パッケージ xgboost-4jも含まれています。 ノートブックの詳細と例については、以下を参照してください。

XGBoost を Databricks にインストールする​

Databricks Runtime に XGBoost をインストールする必要がある場合、または Databricks Runtime ML にプレインストールされているバージョンとは異なるバージョンを使用する必要がある場合は、次の手順に従います。

XGBoost を Databricks Runtime ML にインストールする​

XGBoost は Databricks Runtime ML に含まれています。 これらのライブラリは、パッケージをインストールしなくても Databricks Runtime ML で使用できます。

お使いの XGBoostバージョンにインストールされているDatabricks RuntimeML のバージョンについては、 リリースノート を参照してください。Databricks Runtime ML に他の Python バージョンをインストールするには、XGBoost を Databricks PyPI ライブラリとしてインストールします。 次のように指定し、 <xgboost version> を目的のバージョンに置き換えます。

Python
xgboost==<xgboost version>

Databricks Runtime に XGBoost をインストールする​

  • Python パッケージ : ノートブックのセルで次のコマンドを実行します。

    Python
    %pip install xgboost

特定のバージョンをインストールするには、 <xgboost version> を目的のバージョンに置き換えます。

Python
  %pip install xgboost==<xgboost version>
  • Scala/Java パッケージ : Spark パッケージ名が xgboost-linux64の Databricks ライブラリとしてインストールします。
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