• windows下安装xgboost


     XGBoost是近年来很受追捧的机器学习算法,由华盛顿大学的陈天奇提出,在国内外的很多大赛中取得很不错的名次,要具体了解该模型,可以移步GitHub,本文介绍其在Widows系统下基于Git的python版本的安装方法。
     
        需要用到三个软件:
    • python软件(本文基于Anaconda,因为自带很多库,比较方便)
    • Git for Windows
    • MINGW
        假设都已经安装好了Anaconda,建议安装python2版本的,虽然python3也可以,但python2较为主流。再安装Git,装完之后在开始菜单里打开Git Bash,首先新建一个文件夹xgboostCode用于存放代码和下载文件,然后在刚刚打开的Bash终端中输入下面命令,定位目录。
    cd /c/Users/xgboostCode/ 

    然后用下面的命令从GitHub下载XGBoost。

    $ git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost  
    $ cd xgboost  
    $ git submodule init  
    $ git submodule update 

    还需要下载64位的编译器MinGW-W64来编译下载的代码,上面已经提供下载地址。安装的界面如下:

     

        然后选择x86_64的Architecture,其他的选项默认。

        按照指示完成安装,我电脑安装的路径为 C:Program Filesmingw-w64x86_64-5.3.0-posix-seh-rt_v4-rev0 。然后将C:Program Filesmingw-w64x86_64-5.3.0-posix-seh-rt_v4-rev0mingw64in这个文件夹的路径添加到自己电脑的环境变量中去,具体步骤
      关闭Git Bash终端,再次打开,刚刚添加的路径变量就生效了,输入以下命令检查效果:

    $ which mingw32-make

     如果得到类似下面的结果,就说明配置成功了。

    /c/Program Files/mingw-w64/x86_64-5.3.0-posix-seh-rt_v4-rev0/mingw64/bin/mingw32-make

    再输入下面的命令:

    $ alias make='mingw32-make'

    下面就可以安装XGBoost了,首先定位到下载它的路径:

    $ cd /c/Users/xgboostCode/xgboost

    官方给的安装指导可能不成功,我们需要用下面的命令逐个地编译子模块:

    $ cd dmlc-core  
    $ make -j4  
    $ cd ../rabit  
    $ make lib/librabit_empty.a -j4  
    $ cd ..  
    $ cp make/mingw64.mk config.mk  
    $ make -j4 

    执行完成之后就可以在Anaconda中安装XGBoost的python模块了。在电脑的开始菜单中打开Anaconda Prompt,输入下面命令:

    cd xgboostCodexgboostpython-package 
    然后输入安装命令:
    python setup.py install

        安装已经完成,但在调用XGBoost之前,还应该将g++的运行库路径导入到os环境路径变量中,在Anaconda中打开Ipython,或者在python的命令行里,分别输入下面的命令:
    import os  
    mingw_path = 'C:\Program Files\mingw-w64\x86_64-5.3.0-posix-seh-rt_v4-rev0\mingw64\bin'  
    os.environ['PATH'] = mingw_path + ';' + os.environ['PATH']  

    接下来可以新建python程序进行测试了

     
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/stAr-1/p/8777773.html
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