在Linux系统中安装XGBoost，是一项提升机器学习模型效率的重要步骤✨。首先，你需要确保系统已安装好`git`和`cmake`工具，因为它们是构建XGBoost的基础工具箱🔍。运行以下命令来检查是否已经安装：`git --version && cmake --version`。

接着，通过Git克隆XGBoost仓库到本地：`git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost`🌲。进入项目目录后，运行`mkdir build && cd build` 创建构建文件夹，再执行`cmake ..`进行配置📝。最后，使用`make -j$(nproc)`编译代码，这会充分利用你的CPU核心加速构建过程⚡️。

完成编译后，将生成的库文件路径添加到Python环境变量中，以便Python可以顺利导入XGBoost模块🌍。现在你可以尝试在Python脚本中导入XGBoost了：`import xgboost as xgb`✅。成功安装后，XGBoost将成为你处理大规模数据集的强大助手💪！

🌟小提示：如果遇到问题，记得查阅官方文档或社区论坛求助💬。