清华镜像源下安装NGboost、XGboost和Catboost

简介：
本教程详细介绍了在清华大学开源软件镜像站环境下，如何高效地安装并配置NGboost、XGboost以及Catboost这三个流行的机器学习库。适合希望利用国内优质资源进行数据科学项目开发的学习者参考使用。 使用清华镜像源安装 NGboost, XGBoost 和 Catboost： ``` pip install catboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install ngboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install xgboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 在数据竞赛中常用的预测模型包括 LGB（LightGBM）、XGBoost 和人工神经网络 (ANN)。其中，由于比赛中的数据量越来越大，为了获得较高的预测精度同时减少内存占用，可以考虑使用 LightGBM 模型。