windows10 64bit + Anaconda + python3.5 安裝xgboost的一種簡單方法

xgboost連着裝了兩個晚上，都沒有成功，很崩 = = 。。。

後來在offcial guide上找到一個很簡單的方法，現在将其記錄如下：

需要的材料：

1.Anaconda

2.Git

3.一個網址:http://www.picnet.com.au/blogs/guido/post/2016/09/22/xgboost-windows-x64-binaries-for-download/

第一步，下載下傳Git

需要注意的一點是，在Git的安裝過程中要選擇在windows指令行中也可以運作git指令。

安裝完成後，指令行中運作  git clone https://github.com/dmlc/xgboost.git xgboost_install_dir

其中，xgboost_install_dir是你的安裝目錄，名字是可以更換的

第二步，打開上邊的那個網址，将libxgboost.dll下載下傳下來（似乎隻有64位版），放在xgboost_install_dir/python_package/xgboost内

第三步，cd 到xgboost_install_dir/python_package/目錄内，運作python setup.py install即可~

可以在spyder中import xgboost中進行驗證~

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