如何在python下安装xgboost

如何在python下安装xgboost

不知道大家使用什么开发环境，我建议大家使用anoconda，里面集成了不少做挖掘、统计相关的包，省去了我们自己安装的麻烦。（主要是考虑到包与包之间有依赖关系，建议用anoconda，numpy、matplotlib这些基础包自动都安装上了）。

在安装完集成开发环境后， 下载xgboost-windows文件，链接如下：
xgboost-windows文件

打开xgboost目录下的windows文件夹，用vs2013以上版本打开xgboost.sln工程（一定要用以上版本，之前我用vs2010打开会出现各种问题），右键项目名称-点击配置管理器-将debug改为release，win32还是win64根据自己的电脑选。
这里写图片描述

然后右键重新生成解决方案，当在输出窗口出现成功字样后，就表示xgboost的C++版本安装成功了。
这里写图片描述

打开cmd，进入到xgboost的python-package目录下，我的是这个路径：F:\Program Files\annoconda\xgboost-master\python-package。cmd命令为：
f：回车
cd \Program Files\annoconda\xgboost-master\python-package
然后输入python setup.py install 回车
若上述步骤都没问题，此时系统会自动在python-package包里安装xgboost包。

判断xgboost是否成功安装：
import xgboost as xgb
成功导入后，基本就没有问题了。

目前做二分类预测xgboost是效果最好的分类器，在kaggle等数据挖掘竞赛上的表现从未令人失望过。喜欢r的朋友可以直接在cran上下载xgboost包（install.pakages(‘xgboost’)）。而python用户都深受安装新包的痛楚，由于xgboost作者删除了github上的windows目录，导致无法安装最新xgboost版本。今天我就教大家如何在python下安装较早版但也足够用的xgboost版本。 不知道大家使用什么开发环境，我建议大家使用anoconda，里面集成了不少做挖掘、统计相关的包，省去了我们自己安装的麻烦。（主要是考虑到包与包之间有依赖关系，建议用anoconda，numpy、matplotlib这些基础包自动都安装上了）。 在安装完集成开发环境后， 下载xgboost-windows文件，链接如下： xgboost-windows文件 打开xgboost目录下的windows文件夹，用vs2013以上版本打开xgboost.sln工程（一定要用以上版本，之前我用vs2010打开会出现各种问题），右键项目名称-点击配置管理器-将debug改为release，win32还是win64根据自己的电脑选。 然后右键重新生成解决方案，当在输出窗口出现成功字样后，就表示xgboost的c++版本安装成功了。 打开cmd，进入到xgboost的python-package目录下，我的是这个路径：f:\program files\annoconda\xgboost-master\python-package。cmd命令为： f：回车 cd \program files\annoconda\xgboost-master\python-package 然后输入python setup.py install 回车 若上述步骤都没问题，此时系统会自动在python-package包里安装xgboost包。 判断xgboost是否成功安装： import xgboost as xgb 成功导入后，基本就没有问题了