win64 安装xgboost python

bear_fish

发布于 2018-09-14 09:47:54

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发布于 2018-09-14 09:47:54

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本文主要介绍win10 下安装xgboost以及对应的python lib

1 安装 MINGW

下载链接，安装记住选择x86_64，当然可以选择6.2的版本(下一步的时候最好就是用默认的路径)。

例如我的最终的安装bin路径

C:\Program Files\mingw-w64\x86_64-6.2.0-posix-seh-rt_v5-rev1\mingw64\bin

安装完成之后记得，添加到环境变量。

2 git源码安装

新建源码目录，鼠标右键-》git bash

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

检测mingw32-make是否已经是环境变量：

$ which mingw32-make

合理输出(根据安装路径):

C:\Program Files\mingw-w64\x86_64-6.2.0-posix-seh-rt_v5-rev1\mingw64\bin\mingw32-make

方便编译:

alias make='mingw32-make'

进入xgboost目录(前面git的目录下:)

cd xgboost

cp make/mingw64.mk config.mk

make -j4

这里要注意，检测下gcc版本gcc -v(我的开发环境是anaconda python2.7,内置的gcc为4.7，而编译代码至少需要gcc4.9因此如果安装失败，记得切换gcc)

安装成功之后：

3 安装anaconda python xgboost lib

记得使用的是anaconda的python exe，（当然如果没有使用anaconda也可以使用原始的python）

4 pycharm 使用xgboost

如果pycharm已经开启，先重启下:

使用时，最好加上mingw的环境变量

def xgb_fit_test(X_train, X_test, Y_train, Y_test):
    import os
    mingw_path = 'C:/Program Files/mingw-w64/x86_64-6.2.0-posix-seh-rt_v5-rev1/mingw64/bin'
    os.environ['PATH'] = mingw_path + ';' + os.environ['PATH']
    print os.environ['PATH'].count(mingw_path)
    from xgboost import XGBClassifier

    model = XGBClassifier()
    model.fit(X_train, Y_train)

    Y_pred = model.predict(X_test)

如果不加会报错: WindowsError 126