Databricksで XGBoost を使用する

この記事では、Databricks で XGBoost を使用したトレーニング 機械学習モデルの例を示します。 Databricks Runtime for Machine Learning には、Python と Scala の両方に対応する XGBoost ライブラリが含まれています。 XGBoost モデルは、個々のマシン上で、または分散方式でトレーニングできます。

XGBoost モデルのシングルノードでのトレーニング

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。 トレーニングする PySpark 機械学習パイプラインと分散トレーニングするイングを利用するには、「 XGBoost モデルの分散トレーニングするイング」を参照してください。

XGBoost Pythonノートブック

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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。 詳細とノートブックの例については、以下を参照してください。

XGBoost をDatabricksにインストールする

XGBoost を Databricks Runtime にインストールする必要がある場合、または Databricks Runtime 機械学習にプリ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、次の手順に従ってください。

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

XGBoost は Databricks Runtime 機械学習に含まれています。 これらのライブラリは Databricks Runtime パッケージをインストールせずに 機械学習で使用できます。

使用している Databricks Runtime 機械学習バージョンにインストールされている XGBoost 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 機械学習に他の 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> 目的のバージョンに置き換えます。

xgboost==<xgboost version>

XGBoost を Databricks Runtimeにインストールする

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

    %pip install xgboost

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

  %pip install xgboost==<xgboost version>