使用 xgboost 并行线程？答案

【问题标题】：Parallel threading with xgboost?使用 xgboost 并行线程？
【发布时间】：2018-02-28 20:05:56
【问题描述】：

根据其文档，xgboost 有一个 n_jobs 参数。但是，当我尝试设置 n_jobs 时，出现此错误：

TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'

对于一些其他参数（如 random_state）也存在同样的问题。我认为这可能是一个更新问题，但似乎我有最新版本（0.6a2，安装了 pip）。

我不需要太多就可以重现错误：

from xgboost import XGBClassifier 
estimator_xGBM = XGBClassifier(max_depth = 5, learning_rate = 0.05, n_estimators = 400, n_jobs = -1).fit(x_train)

有什么想法吗？

【问题讨论】：

您能添加一个Minimal, Complete, and Verifiable 示例吗？
已添加。这就是我得到错误所需要的全部
我重现了这个问题，所以你的安装并不奇怪。这似乎是xgboost 中的一个错误，尽管我无法弄清楚这是如何发生的（n_jobs 是 XGBClassifier 的一个明确的 kwarg）。尝试在 Github 上打开问题？
已提交，感谢帮助
你是如何检查版本的？您是否在相同的环境中运行代码？

【解决方案1】：

我昨天（2017 年 9 月 25 日）安装了 xgboost：

如果使用 pip 或 conda 安装，xgboost 版本不支持 n_jobs 参数；只有 nthreads 参数。

如果您从 github 存储库构建 xgboost，则可以使用 n_jobs。

更新：n_jobs 是用于运行 xgboost 的并行线程数。（替换 nthread）适用于所有算法，如 XGBClassifier、XGBRanker、XGBRegressor 等。

参考 - here

【讨论】：

【解决方案2】：

nthread 与 n_jobs 相同，但目前首选 n_jobs。也许你可以试试nthread。

nthread : 整数用于运行 xgboost 的并行线程数。（已弃用，请使用 n_jobs）

n_jobs : 整数用于运行 xgboost 的并行线程数。（替换 nthread）

【讨论】：

【解决方案3】：

将此用于您机器的 n_jobs 值

import multiprocessing
n_jobs = multiprocessing.cpu_count()-1
print(n_jobs)

【讨论】：