最近參加比賽，發現用這個包的很多，效果也不錯。所以想安裝下來使用下。
但官網最新版本已經沒有這個資料夾了，所以自己總結了一下。
1、準備：
python安裝 我用的是anaconda安裝包
mingw
在 git bash中cd到想安裝的路徑
$ git clone --recursive
$ cd xgboost
$ git submodule init
$ git submodule update
最後一步時記住安裝路徑並將其路徑下的bin新增到windows的path中
我的是
c:\programfiles\mingw-w64\x86_64-7.1.0-posix-seh-rt_v5-rev0\mingw64/bin/mingw32-make
新增後重新開啟git bash（win10系統還需重新開下機）
$ which mingw32-make檢查是否新增成功
2、編譯
切換到xgboost目錄下編譯
$ cd dmlc-core
$ make -j4
$ cd ../rabit
$ make lib/librabit_empty.a -j4
$ cd ..
$ cp make/mingw64.mk config.mk
$ make -j4
3、安裝（仍是使用git bash）
xgboost目錄下進入python-package
cd \xgboost\python-package
python setup.py install
4、檢測
開啟python編輯介面
import
os
mingw_path
= 'c:
\\
program files
\\
mingw-w64
\\
x86_64-5.3.0-posix-seh-rt_v4-rev0
\\
mingw64
\\
bin'os.
environ
['path']=
mingw_path
+ ';'
+ os
.environ
['path'
]import
xgboost
as
xgb
import
numpy
as
np
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=
param
['nthread']=
4param
['eval_metric']=
'auc'
evallist
= [(
dtest
,'eval'),(
dtrain
,'train'
)]num_round
= 10
bst=
xgb.train
(param
,dtrain
,num_round
,evallist
)bst
.dump_model
('dump.raw.txt'）
參考：
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