win10 安装xgboost

最新推荐文章于 2022-07-27 13:50:09 发布

原创最新推荐文章于 2022-07-27 13:50:09 发布 · 186 阅读

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本文详细介绍了如何通过pip安装XGBoost，并确保C++环境正确配置的方法。涉及C++2008 32位、C++2008 64位及C++2012 64位的安装步骤，完成这些步骤后，重启电脑即可成功运行XGBoost。

先mark下，主要是pip install xgboost

然后安装c++ ， c++2008 32位， c++2008 64位， c++2012 64位

这三个都安装上之后重启电脑，就OK了，具体是哪个发挥了作用目前还不清楚

晚上回家在虚拟机里试下

确定要放弃本次机会？

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专栏目录

win10下xgboost的安装方法

yfszzx的专栏

03-12

1802

xgboost在win10-64位下的安装貌似比较复杂，没有找到一键安装的简单方法，查了半天，终于安装成功，备忘于此。简单方法：1.现实出现pip版本不符可以更新版本命令：python -m pip install --upgrade pip通过命令：pip --version 可以查看版本2.目标目录不存在问题下载whl文件，文件地址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke...

win10 XGBoost GPU加速

potun7890的博客

08-26

1382

参考文献：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29904369 需要平台：win10,,CUDA,VS2015,CMake 目录 1. 下载xgboost源码 2.安装cmake 3.生成构建文件 1.下载xgboost源码可用git，没有git工具的直接去github上下载解压 git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost 2.安装cmake cmake.org/download/ 浏览器上下..

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xgboost安装包

11-02

xgboost的安装包。使用方法：将文件放入python文件下的Scripts文件夹下，打开cmd，到Scripts目录下输入：pip installer xgboost.dll，等待安装完成即可。

xgboost的安装

qq_45111248的博客

03-28

420

1、进入https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboost下载xgboost的对应的包 2、下载完成后放入安装目录 \Anaconda\Scripts下 3、pip install D:\Software\Anaconda\Scripts\xgboost-1.0.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl ...

安装XGBOOST库

xiaofeixia002X的博客

07-27

1770

pip安装xgboost

XGBoost的安装与介绍

zcg1942的博客

02-26

1127

Reference: 1.字节跳动架构师https://zhuanlan.zhihu.com/p/30339807 2.浅谈https://www.jianshu.com/p/d55f7aaac4a7

anaconda中安装xgboost_在windows64位Anaconda3环境下安装XGBoost

weixin_32951341的博客

01-15

438

安装步骤参考的是：“Installing XGBoost For Anaconda on Windows”：https://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/jfp/entry/Installing_XGBoost_For_Anaconda_on_Windows?lang=zh一、安装前的准备In order to install and use...

win10下的xgboost、ightgbm、catboost的安装和使用

qq_39954916的博客

11-06

2216

环境是win10-64位，anacanda3，python3.7.0. 首先，在Anaconda下xgboost安装和实现 xgboost安装： 1.下载xgboost安装包：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboostXgboost: a distributed gradient boosting (GBDT, GBRT or GBM) library. Requires the Microsoft Visual C++ Redistrib.

win10+vs15+xgboost安装

xiaoweidz9的博客

04-06

562

1. windows下安装xgboost框架的教程，主要分两类：用Git + MingW进行安装用visual studio编译安装本人电脑恰好安装了visual studio2015，因此就尝试利用visual studio编译安装xgboost框架。xgboost链接：https://pan.baidu.com/s/1B3n55X5Q_Y6KL_WnUExohw 密码：9czy下载解压工具包，...

xgboost安装

04-19

win7 64位 xgboost以编译完成的包，可参照安装文档直接安装。

xgboost的windows安装

weixin_45553150的博客

06-24

275

人工智能这个东西没有说的那么神奇,但是也没有那么弱鸡. 在处理一些大量数据的运算,预测方面, 人工智能软件相对于人来说还是优势非常大的. 目前的人工智能,是一种伪智能,是一种人为为不同的任务建立起的不同思维模式. 不同的应用,还是需要选取不同的模型.这个过程还好是需要人的参与. 并非所有的应用都是使用一种智能工具的.而且同样一个工具,还是要人为进行调优.并没有一个一个工具可以做到通用化,而且任何问题扔进去,都能产生最优结果. 目前来说,做不到. 基于不同的需求,采取不同的模型.目前来说,对...

Window下XGBoost安装

snail_gesture的博客

07-31

1901

本文主要是对XGBoost安装进行介绍。在正文开始前，需要安装一些前置软件如下： - Git - MINGW下面开始正文介绍。1.首先创建XGBoost安装目录文件，然后在该目录下面启动git bash.E:\Xgboost2.然后执行如下命令。$ git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost $ cd xgboost $ git su

XGboost安装

zzhe

11-20

1491

知乎上找到一个非常有效又简单的方法，亲测有效打开anaconda自带的Prompt，输入 anaconda search -t conda xgboost 在里面找到可以在win64上安装的包的名字，应该是“anaconda py-xgboost”，输入 conda install -c anaconda py-xgboost 作者：王海链接：https://www.zhihu.com/question/46377605/answer/349189097 来源：知乎著作权归作者所有。商业转载

安装xgboost

serenysdfg的博客

07-25

1486

linux下安装CPU版本 pip install xgboost一直失败，anaconda默认的gcc的版本是GCC4.4.7（可以通过在终端输入python查看）。而安装xgboost是用的pip install xgboost命令，是系统使用系统默认的GCC编译，系统默认的GCC版本通过 gcc --version 查看是4.8.5 可能两者版本不一致导致的。解决方法：先输入命令...

安装xgboost库

Amanda_python的博客

01-19

1504

1.先选择对应的whl文件https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboost 其中cp对应的是python版本，我的电脑是64位的win10系统，python是3.7.6版本，所以我是选择：xgboost-1.3.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl 2.将下载的whl文件放到一个地方（放哪里随便你自己，但是安装的时候要加上路径），我是直接放到了F盘下，因为我需要加上F盘的路径F: pip install F:\xgboost-1.3.1

Xgboost | 在Win10中安装

求知：数据科学家之路

02-07

4360

基于对xgboost的学习，R语言版本很好安装，可是python安装版非普通安装方法，根据网上教程，一步步的做下来，终于成功了，故博文记录下来，以供自己或他人查询。注意：我的电脑是64位的，32位的安装方法是否雷同，请小心尝试需要的软件： git mingw64 anaconda(做计算常用的python集合软件) 第一步：安装git https://git-scm.com/downlo

三步搞定Win10下XGBoost的安装指南

### 知识点：在Windows 10系统中安装XGBoost #### 1. XGBoost简介 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种高效的机器学习算法，由陈天奇等人开发，主要用于分类和回归问题。它在处理大规模数据集时表现出了极...