win7 anaconda2 安装xgboost

本人用python做数据分析，经常用到pandas，调用sklearn，于是偷个了小懒，直接安装了anaconda，它集成了很多python的工具包，安装也简单。

最近了解了一下GBM（gradient boosting machine），下面博客是一位寒小阳老师根据某次kaggle大赛上使用GBM处理赛事的流程。

​http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52663170

xgboost的安装

在anaconda中安装xgoost

需要安装

python软件（本文基于Anaconda，因为自带很多库，比较方便）

Git for Windows

MINGW

1.首先安装了anaconda

我安装的是py2.7对应的anaconda,

https://www.anaconda.com/download/#windows

2.安装git

下载地址：

https://git-for-windows.github.io/?cm_mc_uid=41208005060614719434058&cm_mc_sid_50200000=1472023539

安装路径选取指定路径

3.安装mingw

https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/?source=typ_redirect



然后选择x86_64的architecture



我选择安装路径是D盘，具体 D:\Program Files (x86)\mingw-w64\x86_64-5.3.0-posix-seh-rt_v4-rev0

然后将D:\Program Files (x86)\mingw-w64\x86_64-5.3.0-posix-seh-rt_v4-rev0\mingw64\bin这个文件夹的路径添加到自己电脑的环境变量中去。计算机->属性->高级系统设置->



进入环境变量的系统变量，将如上的路径添加到path中，注意需要用分号隔开。



开始菜单里打开Git Bash,输入：which mingw32-make后显示如下：



则mingw安装成功。

然后输入命令 alias make=’mingw32-make’ ,表示给mingw32-make取了一个别名（方便后面安装xgboost，简化命令）



4.安装xgboost

（1）下载xgboost文件

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F:\software\xgboost_setup

命令

cd f:software/xgboost_setup

然后用下面的命令从GitHub下载XGBoost

输入命令 git clone –recursive https://github.com/dmlc/xgboost



已经将xgboost从github下载到目录F:\software\xgboost_setup中。



cd xgboost

git submodule init

git submodule update

（2）安装xgboost

首先定位到xgboost的下载路径：F:\software\xgboost_setup\xgboost

命令： cd f:software/xgboost_setup/xgboost

然后分别输入如下7条命令

$ cd dmlc-core

$ make -j4

$ cd ../rabit

$ make lib/librabit_empty.a -j4

$ cd ..

$ cp make/mingw64.mk config.mk

$ make -j4

进入路径xgboost/python-package，安装XGBoost的python模块，

进入路径命令：

cd f: software/xgboost_setup/xgboost/python-package

然后安装python模块：

python setup.py install



在anaconda 中验证

import numpy as np

import xgboost as xgb

data = np.random.rand(5,10) # 5 entities, each contains 10 features

label = np.random.randint(2, size=5) # binary target

dtrain = xgb.DMatrix( data, label=label)

参考博客：

http://blog.csdn.net/leo_xu06/article/details/52300869

http://blog.csdn.net/ni_guang2010/article/details/53350034