xgboost在windows下的安装与使用

XGBoost wins many data science and machine learning challenges. Used in production by multiple companies.

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下载：

使用Git Bash

git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost

上面下载的是xgboost的最新版本，还不支持windows，截至到（16年7月25日）。

我们需要手动下载它的0.4x版本，xgboost-0.47

安装

它的安装步骤主要分为两步：

• 首先打开xgboost-0.47源文件夹里的windows文件夹。使用 VS 打开xgboost.sln 工程。build the three shared library。我用的是2015社区版。
  

官方说明是需要使用x64,release，可以根据自己实际做选择，X32的操作步骤也一样。

这时生成了xgboost.exe for CLI and xgboost_wrapper.dll for python

• 然后在cmd里将路径改到xgboost文件夹里python-package目录cd C:\Users\Administrator\xgboost-0.47（根据自己的路径填写），在目录下执行python setup.py install。安装至此完成。

xgboost将会安装在你的python的Lib目录下，我用的Anaconda，所以在Anaconda下：

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测试

在ipython里导入xgboost  import xgboost as xgb

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可以用demo目录下的例子熟悉xgboost的使用。

xgboost/demo/

import xgboost as xgb
# read in data
dtrain = xgb.DMatrix('demo/data/agaricus.txt.train')
dtest = xgb.DMatrix('demo/data/agaricus.txt.test')
# specify parameters via map
param = {'max_depth':2, 'eta':1, 'silent':1, 'objective':'binary:logistic' }
num_round = 2
bst = xgb.train(param, dtrain, num_round)
# make prediction
preds = bst.predict(dtest)