【MATLAB第9期】基于MATLAB的xgboost算法安装超详细教学（踩坑避雷指南）暂时仅限于Windows系统 #末尾含源码获取链接

1.前言

网上基于MATLAB的xgboost源码资源太少了而且找到的工具箱还不能立马用对新手不太友好接下来我将研究捣鼓半天的成果和经验分享给大家。

2.安装具备条件

1.有matlab软件版本越高越好我用的是2020a。
2.有matlab账号需要去下载xgboost工具箱。
3.电脑可以连外网这个绝大部分人比较难做到

3.安装步骤

1.登录matlab社区网站
https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/

2.账号注册

3.下载工具箱
工具箱下载到一个自定义文件路径越简单越好。

4.打开MATLAB软件

5.修改代码路径

6.下载wheel file文件此处实现较麻烦要用外网有条件者可以尝试
网址https://s3-us-west-2.amazonaws.com/xgboost-nightly-builds/list.html
工具箱中是调用《xgboost-1.1.0+115e4c33608c3b0cee75402f1193e67fdb11ef9a-py3-none-win_amd64.whl》这个版本的whl文件。
针对windows64位系统要注意下载后缀为win_amd64的文件当然版本不需要严格用1.10的 用1.6版本的也可以本文演示用1.2版本的whl文件。

将whl文件下载到你的xgboost文件夹根目录里。

7.继续修改xgboost_install路径

8.下载xgboost.h代码

建议要把outfilename变量隐藏这个代码可以生成xgboost.h文件但是我的matlab无法访问。
这种情况下用浏览器打开对应的url网址正常情况下可以访问得到一大段代码其就是xgboost的c语言代码可以整体复制下来。

然后新建脚本粘贴代码

9.修改xgboost_train路径

10.继续修改xgboost_test路径
同上

11.安装matlab插件



12.右键运行xgboost_install
会多一个lib文件夹

然后把xgboost.h文件放在lib里

13.找到案例代码试运行
打开xgboost_train

将这段代码复制下来。
新建main.m的主程序代码将内容粘贴进去。

clear all
warning off
 load carsmall; Xtrain = [Acceleration Cylinders Displacement Horsepower MPG]; ytrain = cellstr(Origin); ytrain = double(ismember(ytrain,'USA'));
X = Xtrain(1:70,:); y = ytrain(1:70); Xtest = Xtrain(size(X,1)+1:end,:); ytest = ytrain(size(X,1)+1:end);
 model_filename = []; model = xgboost_train(X,y,[],999,'AUC',model_filename); %%% model_filename = 'xgboost_model.xgb'
 loadmodel = 0; Yhat = xgboost_test(Xtest,model,loadmodel);
 [XX,YY,~,AUC] = perfcurve(ytest,Yhat,1);
figure; plot(XX,YY,'LineWidth',2); xlabel('False positive rate'); ylabel('True positive rate'); title('ROC for Classification by Logistic Regression'); grid on
figure; scatter(Yhat,ytest + 0.1*rand(length(ytest),1)); grid on

最后右键main运行

运行成功~

4.源码获取

如果你无法连接外网下载whl文件以及xgboost.h文件我这里可以分享相应资源并包含用xgboost进行回归预测的代码。点击下方获取链接即可下载。
获取链接

运行展示如下



最后是想说整理不易目前网上很少有介绍如何去安装matlab的xgboost算法工具箱的文章如果本文对你有帮助希望能够捧个场感谢~