Xgboost

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Windows下安装Xgboost

所需的必要软件：
  • Git
  • MinGW
  • Python
安装：

  1. Git安装及使用省略，需注意，Windows下要安装一个git bash，为使用Linux命令。

  2. Windows下Python的安装自行官网。

  3. MinGW安装

    MinGW安装器下载地址

    安装时注意：

  • Architecture 选择x86_64
  • Threads 选择posix
  • Exception 选择seh

完成安装后将MinGW的bin添加到PATH环境变量中。

例如，我的安装地址是

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D:\MinGW\mingw64

将 D:\MinGW\mingw64\bin 添加到环境变量PATH中。

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$ which mingw32-make

可查看环境变量是否添加成功。成功则MinGW安装完成。

  1. 下载Xgboost并编译
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$ git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost
$ cd xgboost
$ git submodule init
$ git submodule update

$ alias make='mingw32-make' # 为了在windows上使用MinGW进行编译
# 以下使用MinGW在windows进行编译
$ cp make/mingw64.mk config.mk
$ make -j4  #不报错则编译成功

# 最后安装成为python包
$ cd python-package
$ python setup.py install  # (或者) sudo python setup.py install

至此Xgboost安装完成。

Linux/MacOS下安装Xgboost

所需的必要软件：
  • Git
  • Python
参考Xgboost官网即可
  1. Linux下
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$ git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost
$ cd xgboost
$ make -j4
  1. MacOS下
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$ git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost
$ cd xgboost
$ cp make/minimum.mk ./config.mk
$ make -j4
  1. 两个环境下都安装为Python包
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# path/to/xgboost
$ cd python-package
$ sudo python setup.py install

至此Xgboost安装完成。

测试Xgboost的程序

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# import os
import xgboost as xgb
import numpy as np

# mingw_path = 'D:\MinGW\mingw64\bin'
# os.environ['PATH'] = mingw_path + ';' + os.environ['PATH']

if __name__ == '__main__':
    data = np.random.rand(5, 10)
    print('data', data)

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

    bst.dump_model('dump.raw.txt')

参考文献