Python 2.7 将XGBoost与python一起使用时出现Windows错误

因此，我正在解决这个机器学习问题（来自之前的Kaggle实践竞赛：），我试图使用XGBoost，但遇到了一个错误，我不知道如何解决。我在google和stack overflow上搜索过，但找不到有类似问题的人

我通过Anaconda将Python2.7与Spyder IDE结合使用，我使用的是Windows 10。我确实在安装xgboost软件包时遇到了一些问题，因此我不会完全抹去这可能是安装错误的想法。不过，我也在学习ML课程，我能够在一个小数据集上很好地使用xgboost，并且我使用了相同的函数

密码 代码非常简单：

... import libraries

# import dataset 
dataset = pd.read_csv('data/merged.csv')
y = dataset['trip_duration'].values
del dataset['trip_duration'], dataset["id"], dataset['distance']
X = dataset.values

# Split dataset into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.25)

# fit XGBoost to training set
classifier = XGBClassifier()
classifier.fit(X_train, y_train)   

输出 但是，它指出了以下错误：

In [1]: classifier.fit(X_train, y_train)
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-44-f44724590846>", line 1, in <module>
    classifier.fit(X_train, y_train)

  File "C:\Users\MortZ\Anaconda3\lib\site-packages\xgboost\sklearn.py", line 464, in fit
    verbose_eval=verbose)

  File "C:\Users\MortZ\Anaconda3\lib\site-packages\xgboost\training.py", line 204, in train
    xgb_model=xgb_model, callbacks=callbacks)

  File "C:\Users\MortZ\Anaconda3\lib\site-packages\xgboost\training.py", line 74, in _train_internal
    bst.update(dtrain, i, obj)

  File "C:\Users\MortZ\Anaconda3\lib\site-packages\xgboost\core.py", line 819, in update
    _check_call(_LIB.XGBoosterUpdateOneIter(self.handle, iteration, dtrain.handle))

WindowsError: [Error -529697949] Windows Error 0xE06D7363

[1]中的

：分类器.fit（X\u序列，y\u序列）
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
分类器。配合（X_系列，y_系列）
文件“C:\Users\MortZ\Anaconda3\lib\site packages\xgboost\sklearn.py”，第464行，在fit中
详细（评估=详细）
文件“C:\Users\MortZ\Anaconda3\lib\site packages\xgboost\training.py”，第204行，列车中
xgb_模型=xgb_模型，回调=回调）
文件“C:\Users\MortZ\Anaconda3\lib\site packages\xgboost\training.py”，第74行，在列车内部
bst.update（dtrain，i，obj）
文件“C:\Users\MortZ\Anaconda3\lib\site packages\xgboost\core.py”，第819行，在更新中
_检查调用（_LIB.XGBoosterUpdateOneIter（self.handle、iteration、dtrain.handle））
WindowsError:[错误-529697949]Windows错误0xE06D7363

我真的不知道如何解释这一点，所以任何帮助都将不胜感激。 提前谢谢

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莫茨挣扎了几天之后，我终于找到了解决办法

我的一位朋友告诉我xgboost已知在python 2.7上有问题，所以我将其升级到了3.6。这并没有完全解决我的问题，但给了我一个已知的错误：

OSError: [WinError 541541187] Windows Error 0x20474343

经过一番挖掘，我找到了解决这个问题的办法。我尝试使用的fit函数是问题的根源（尽管它在不同的数据集上工作，所以我不完全确定为什么…）

解决方案 改变

classifier = XGBClassifier()
classifier.fit(X_train, y_train) 

到

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我猜错误是因为您使用XGBClassifier而不是XGBRegressionor来解决回归问题

确实解决了完全相同的问题，但很想知道常规拟合函数为什么会消亡。讨厌，这对我来说很有效。您共享的参数是否为默认值？最好添加一个完整的xgboost默认值字典，或者在解决方案中澄清它们是否是默认值。

dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test)
watchlist = [(dtrain, 'train'), (dtest, 'test')]
xgb_pars = {'min_child_weight': 1, 'eta': 0.5, 'colsample_bytree': 0.9, 
        'max_depth': 6, 'subsample': 0.9, 'lambda': 1., 'nthread': -1, 'booster' : 'gbtree', 'silent': 1, 'eval_metric': 'rmse', 'objective': 'reg:linear'}
model = xgb.train(xgb_pars, dtrain, 10, watchlist, early_stopping_rounds=2, maximize=False, verbose_eval=1)
print('Modeling RMSLE %.5f' % model.best_score)