【MachineLearning】手残党：windows(64位)下xgboost的安装

前言：这阵子突然对xgboost产生了极大的兴趣，参加过一些大数据比赛但也是停留在入门者瞎玩玩的级别，为了锻炼下自己也为了增加日后面试的谈资吧，来入门下当前很火的xgboost。网上有不少关于xgboost安装的教程和博客，可是因为一些用到的插件或者xgboost的版本不同等原因，初学者在安装的时候会遇到很多问题。以下就来记录下我安装的经验：

1、准备：

必要软件：

Python 2.7.x (64位)

Git 2.10.2 (64位)

MinGW 4.8.1 (64位)

fyi：上边提到的所有软件必须都是32位或者64位，否则会出现很多编译的错误导致无法生成文件。现在（2017.03.21）Git的最新版本去到了2.12.x，MinGW的最新版本去到了5.3.x，分别给出国外的下载地址（给方便下国外软件的朋友使用，本文不需要用到最新版的软件）。

Git：https://git-scm.com/；

MinGW：http://www.mingw.org/；

毕竟大部分要用到的软件插件什么的都是在github或者它们自己的官网上，国内可能下载比较困难，给出我用的下载地址。

下载地址：

Python：下载和安装百度就行了，很容易找到；

Git：http://download.youkuaiyun.com/detail/sqxing007/9672891?web=web （需要1个积分）；

MinGW：http://download.youkuaiyun.com/download/liaoguol/7983413；

安装的时候主要参考有这几篇：

1.【译】在Windows下安装XGBoost

https://wang-shuo.github.io/2017/02/21/%E5%9C%A8Windows%E4%B8%8B%E5%AE%89%E8%A3%85XGBoost/；

2.64位win10下安装xgboost python包的教程

http://www.th7.cn/system/win/201603/157092.shtml；

2、软件的安装：

Git的安装：

       git在xgboost安装中的作用不大，但是为了自动获取github上最新的xgboost包，还是安装一下，以后也会用到这个工具。

除了设置你所要安装的路径（我的路径是：E:\Git），中间的步骤基本只要下一步下一步就行了，傻瓜式的安装。

       成功后，在cmd下输入git会出现git的帮助信息。

以上参考自第二篇文章

MinGW的安装：

       从下载地址下载的文件就是64位MinGW的压缩包，解压缩到需要放置的路径即可，也是很简单。

       后续的make命令和运行库都在你所设置路径下的文件夹里（就是包含mingw32-make.exe这个程序的文件夹，我的路径是：E:\MinGW64\bin），然后你需要将这个路径添加入windows系统中的Path中。

       完成上述步骤后，打开Git中的git-bash.exe，输入which mingw32-make，若显示这个文件的地址，那么安装就成功了。

1 $ which mingw32-make

3、XGBoost的安装、编译和Python模块的安装：

        xgboost的安装需要用到git，在完成上述步骤中git的安装后，开始菜单或者你的右键会出现一个Git Bash，你也可以通过你的安装路径中的git-bash.exe打开，这是一个类似Windows cmd或者Linux cmd的命令行输入窗口。

       在这个窗口里，使用cd命令进入到你想要保存xgboost代码的文件夹（我的路径是：E:\Algorithm），以我的例子就是：

1 $ cd /e/algorithm

然后输入以下代码即可下载xgboost资源文件：

1 $ git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost

2 $ cd xgboost

3 $ git submodule init

4 $ git submodule update

        完成后，在文件夹（我的路径是：E:\Algorithm\xgboost）里就会出现整个xgboost项目的资源文件。

        xgboost的编译需要用到mingw，为了后续输入的方便，可以用两种方法简化mingw32-make命令为make：

        1：将mingw安装路径下bin文件夹里（我的路径是：E:\MinGW64\bin）的mingw32-make.exe改名为make.exe；

        2：使用Git Bash中的命令，将mingw32-make命令改写为make；

1 $ alias make='mingw32-make'

        我们开始编译xgboost，首先需要在Git Bash中cd进入xgboost的文件夹（我的路径是：E:\Algorithm\xgboost）:

1 $ cd /e/algorithm/xgboost

        我采用的是参考博客中，对xgboost分开编译的方法，每次编译一个子模块，为了避免整块编译时可能会出现的问题。在编译的时候可以观察那些相应的文件夹里会出现编译成功的文件：

1 $ cd dmlc-core

2 $ make -j4

3 $ cd ../rabit

4 $ make lib/librabit_empty.a -j4

5 $ cd ..

6 $ cp make/mingw64.mk config.mk

7 $ make -j4

        完成最后一个命令，xgboost的编译就成功了。然后是安装xgboost的python模块，首先在Git Bash中cd进入xgboost文件夹里的python-package子文件夹（我的路径是：E:\Algorithm\xgboost\python-package），然后输入以下命令：

1 $ cd /e/algorithm/xgboost/python-package

2 $ python setup.py install

        以上大部分参考自第一篇文章

        至此，已完成了xgboost的下载、编译和python模块的安装。Win+R，输入cmd运行windows命令行，输入python进入python编译环境，然后import xgboost，若没有报错，恭喜你，成功完成了xgboost的部署和实现。

        在参考的文章里最后一部分还有使用xgboost的成功示例，读者也可以自己百度搜索一些xgboost的小例子进行实验。=)