windows10 64bit + Anaconda + python3.5 安装xgboost的一种简单方法
2017-05-23 12:07
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xgboost连着装了两个晚上,都没有成功,很崩 = = 。。。
后来在offcial guide上找到一个很简单的方法,现在将其记录如下:
需要的材料:
1.Anaconda
2.Git
3.一个网址:http://www.picnet.com.au/blogs/guido/post/2016/09/22/xgboost-windows-x64-binaries-for-download/
第一步,下载Git
需要注意的一点是,在Git的安装过程中要选择在windows命令行中也可以运行git命令。
安装完成后,命令行中运行 git clone https://github.com/dmlc/xgboost.git xgboost_install_dir
其中,xgboost_install_dir是你的安装目录,名字是可以更换的
第二步,打开上边的那个网址,将libxgboost.dll下载下来(似乎只有64位版),放在xgboost_install_dir/python_package/xgboost内
第三步,cd 到xgboost_install_dir/python_package/目录内,运行python setup.py install即可~
可以在spyder中import xgboost中进行验证~
import numpy as np
import pandas as pd
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)
dtest = dtrain
param = {'bst:max_depth':2, 'bst:eta':1, 'silent':1, 'objective':'binary:logistic' }
param['nthread'] = 4
param['eval_metric'] = 'auc'
evallist = [(dtest,'eval'), (dtrain,'train')]
num_round = 10
bst = xgb.train( param, dtrain, num_round, evallist )
[0] eval-auc:0.5 train-auc:0.5
[1] eval-auc:0.5 train-auc:0.5
[2] eval-auc:0.5 train-auc:0.5
[3] eval-auc:0.5 train-auc:0.5
[4] eval-auc:0.5 train-auc:0.5
[5] eval-auc:0.5 train-auc:0.5
[6] eval-auc:0.5 train-auc:0.5
[7] eval-auc:0.5 train-auc:0.5
[8] eval-auc:0.5 train-auc:0.5
[9] eval-auc:0.5 train-auc:0.5
后来在offcial guide上找到一个很简单的方法,现在将其记录如下:
需要的材料:
1.Anaconda
2.Git
3.一个网址:http://www.picnet.com.au/blogs/guido/post/2016/09/22/xgboost-windows-x64-binaries-for-download/
第一步,下载Git
需要注意的一点是,在Git的安装过程中要选择在windows命令行中也可以运行git命令。
安装完成后,命令行中运行 git clone https://github.com/dmlc/xgboost.git xgboost_install_dir
其中,xgboost_install_dir是你的安装目录,名字是可以更换的
第二步,打开上边的那个网址,将libxgboost.dll下载下来(似乎只有64位版),放在xgboost_install_dir/python_package/xgboost内
第三步,cd 到xgboost_install_dir/python_package/目录内,运行python setup.py install即可~
可以在spyder中import xgboost中进行验证~
import numpy as np
import pandas as pd
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)
dtest = dtrain
param = {'bst:max_depth':2, 'bst:eta':1, 'silent':1, 'objective':'binary:logistic' }
param['nthread'] = 4
param['eval_metric'] = 'auc'
evallist = [(dtest,'eval'), (dtrain,'train')]
num_round = 10
bst = xgb.train( param, dtrain, num_round, evallist )
[0] eval-auc:0.5 train-auc:0.5
[1] eval-auc:0.5 train-auc:0.5
[2] eval-auc:0.5 train-auc:0.5
[3] eval-auc:0.5 train-auc:0.5
[4] eval-auc:0.5 train-auc:0.5
[5] eval-auc:0.5 train-auc:0.5
[6] eval-auc:0.5 train-auc:0.5
[7] eval-auc:0.5 train-auc:0.5
[8] eval-auc:0.5 train-auc:0.5
[9] eval-auc:0.5 train-auc:0.5
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