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

ノートブックを新しいタブで開く

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>