Python xgboost：内核死亡

Question

我的Jupyter笔记本的python内核不断消亡。我之前已经成功运行了以下所有代码。目前，存在问题。首先，我将向您展示我能够成功运行的代码块：

import xgboost as xgb
xgtrain = xgb.DMatrix(data = X_train_sub.values, label = Y_train.values)       # create dense matrix of training values
xgtest  = xgb.DMatrix(data = X_test_sub.values,  label = Y_test.values)        # create dense matrix of test values
param   = {'max_depth':2, 'eta':1, 'silent':1, 'objective':'binary:logistic'}  # specify parameters via map

我的数据很小的地方：

X_train_imp_sub.shape
(1365, 18)

但是，我笔记本的内核一直死在这个块上：

xgmodel = xgb.train(param,  xgtrain, num_boost_round = 2)                      # train the model
predictions = xgmodel.predict(xgtest)                                          # make prediction
from sklearn.metrics import accuracy_score                                   
accuracy = accuracy_score(y_true = Y_test, 
                          y_pred = predictions.round(), 
                          normalize = True) # If False, return # of correctly classified samples. Else, return fraction of correctly classified samples
print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))

当我将其分解并逐行运行时，内核似乎会死掉xgb.train()。

数据很小。该xgboost参数应该是保守的（即num_boost_round = 2，max_depth:2，eta:1而不是耗费计算。不知道是什么原因要去。

如前所述，我以前能够成功运行两个块。我关闭了所有其他笔记本电脑，并重新启动计算机，但情况没有好运。我正在jupyterMacbook Pro上通过Anaconda Navigator 启动。

-更新-当我在xgboost训练单元下面选择一个单元，然后选择：Cells->时Run All Above，内核将永远死在xgboost训练线上。这连续发生了约40-50次。我尝试了很多次，因为我正在更改代码，以为以后可以解决xgboost问题。

后来，我一次又一次地运行相同的单元格，并xgboost在第一次和之后的每次尝试中都完成了罚款。我不知道为什么会这样，但是很高兴知道。

Answer 1

我有一个类似的问题。这为我解决了。

import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True'
from xgboost import XGBClassifier

Answer 2

我遇到过同样的问题。愚蠢的是它本来工作得很好，只是突然决定要发疯了！我尝试了@PandaRocks 的解决方案。它不起作用。我尝试重新启动一些东西。甚至在这里看到了一些有关库文件删除的内容。

最终通过重新安装 XGBoost 解决了这个问题，conda如下所述：

$ conda install -c conda-forge xgboost