Windows7 Anaconda環境下xgboost的安裝配置

本來這個專欄的第一篇文章是打算寫一些基礎性的演算法的，但是由於昨天（準確來說是今天凌晨）在做一個特徵評估的時候需要用到xgboost而好一番折騰，終於才把xgboost安裝好了之後就決定用xgboost作為這個專欄的開篇。

其實xgboost的安裝在網上搜一下有很多種方法，而且大部分基本都是一樣的，但是由於每個人的電腦不同，導致最終有人成功有人失敗，因此，不想讓大家再在這種安裝的環節就被噁心到，我決定把我的詳細安裝配置過程和其中遇到的問題都寫出來，為大家創造一點便利。如果真的幫到了您，那就是再好不過了。

下面開始：

1、需要下載的軟體

首先是需要下載的軟體，有三個：Anaconda、Git以及Mingw64，Anaconda比較容易下載，但是Git和Mingw64這兩個軟體因為各種原因，在官網下載的過程總是不順利，很容易下到一半沒網速了或者根本無法開始下載，因此我就把我的Git和Mingw64的安裝包放到我的百度雲盤裡，需要的各位可以自行下載安裝。

下載鏈接如下：

Anaconda：Download 各位根據自己的需要下載對應的python版本以及32bit或者64bit，安裝的過程也是一路Next即可（除了安裝軟體的文件夾位置自己選一下），安裝完成後點擊左下角Windows圖標，再點開「所有程序」，就能看到Anaconda套裝了，如下圖所示：

安裝過程中需要用到第三個Anaconda Prompt來將xgboost配置到Anaconda環境中，Spyder是我們的編譯器，一般用Spyder來編寫和運行python代碼；

Git（64 bit）：百度雲盤 Git 我這個Git版本可能不是最新的，但是已經夠用了。在安裝的過程中我是一路next下來的，但是看到網上的教學貼里有人說在其中的PATH adjust環節有需要注意的地方，也就是下圖所示的環節：

有些人的默認選項可能是第一項，建議最好選擇第二項，這樣Git Bash和Windows的cmd都可以用git，會更加方便一點。剩下的就一路next，這個軟體本身也不大，裝到哪裡也沒什麼關係。裝好之後，在桌面會有一個Git Bash的圖標，那個就是我們待會兒要用的工具，點開之後的樣子如下圖所示：

Git到這裡就裝完了，下面是Mingw的安裝與配置，這一個是比較關鍵的，很多教學貼都說沒有這個大佬就沒辦法進行後面的安裝，因此我們就不管三七二十一，裝上他就是了；

Mingw64：百度雲盤 Mingw64 在安裝Mingw64的時候需要注意，點開下載驅動後的第一個界面選擇一下Architecture的版本，選擇x86_64版本，如下圖所示：

剩下的也是一路next就好了，不過要記得安裝在哪個文件夾的位置，安裝完成之後，需要把路徑添加到環境變數的path裡面。拿我的Mingw做個例子，我的安裝路徑如下圖所示：

因此我就要把C:Program Filesmingw-w64x86_64-7.2.0-posix-seh-rt_v5-rev0mingw64in這個路徑添加到環境變數的path中去，注意，要具體到bin文件夾，以及用分號和path中已經存在的路徑分隔開。

添加完以後打開Git Bash，運行指令：

which mingw32-make

如果顯示類似下面的結果就是配置成功了，結果是mingw32-make所在的文件夾：

還有一個需要注意的是，Mingw64在安裝過程中會有一個下載必要配置的階段，有時候會因為網路或者電腦的問題下載失敗無法繼續安裝，不知道大家會不會遇到這種情況，可能是因為我的電腦被我折騰的太久了吧（無奈）。如果有人真的遇到了，重啟一下電腦就好了，我就是這樣搞定的，而且這個下載的過程會比較長，所以需要一點耐心，可以先去干點別的等一下；

經過上面的準備工作，我們就可以開始下載安裝xgboost了。

2、xgboost的下載與編譯

（1）打開Git Bash，按順序輸入以下指令：

cd /f #指定下載路徑，根據自己的實際情況選擇合適的文件夾即可，放在哪裡都行。 git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost cd xgboost git submodule init git submodule update

第一個指令就是選擇一個文件夾進入，我們之後會把xgboost下載到這個文件夾里，隨便選一個就行，在哪裡對後面的配置沒有影響。在這裡我是直接放到F盤裡面；

上述指令運行完畢後，打開你之前進入的文件夾，你會發現多了一個xgboost文件夾，這就是我們剛剛下載的xgboost；

（2）重新打開Git Bash，運行下面的指令：

alias make=mingw32-make cd /f/xgboost cd dmlc-core make -j4 cd ../rabit make lib/librabit_empty.a -j4 cd .. cp make/mingw64.mk config.mk make -j4

上述指令運行完畢後，最後如果出現下面的信息，那麼恭喜你，編譯成功：

上面的步驟完成後，我們已經成功地配置好了xgboost需要的安裝環境，就只剩最後一步的安裝了。

3、安裝xgboost

打開我們第一步提到的Anaconda Prompt，如下圖所示：

跟Windows的命令行沒什麼兩樣，然後進入到你放置xgboost的文件夾中，也就是用cd指令，以我的電腦為例，輸入指令：

F:cd xgboostcd python-package

這樣就進入到了放置安裝程序的文件夾中，下面運行最後一道指令：

python setup.py install

然後就是xgboost的安裝啦，很快就裝好了，prompt裡面顯示如下信息：

因為我已經安裝過了，所以就在教學貼裡面照了一張圖貼過來，差不多就長這個樣子，如果你看到了類似的記過，那麼恭喜你，裝好啦~~~

最後，我們只需要驗證一下我們的xgboost是不是真的已經裝好了即可，打開Spyder，在temp.py裡面輸入如下代碼：

然後直接運行，如果編譯器沒有報錯，那麼就說明xgboost已經成功安裝到Anaconda的環境中啦，否則編譯器會提示你沒有xgboost這個module。

4、結語

好了，以上就是xgboost所有的安裝過程了，xgboost是一個非常強力，非常高效的演算法，應用很廣，反響也很好，強烈建議大家去嘗試一下，以後我也會在xgboost上做更多的探索和研究，來方便更多的人。

最後，如果我的這篇文章有幫助到您，希望您不要吝嗇您的贊；如果有什麼錯誤之處，希望您在評論區指出。

非常感謝您能夠閱讀我的文章~

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