windows10 64bit + Anaconda + python3.5 安装xgboost的一种简单方法

xgboost连着装了两个晚上，都没有成功，很崩 = = 。。。

后来在offcial guide上找到一个很简单的方法，现在将其记录如下：

需要的材料：

1.Anaconda

2.Git

3.一个网址:http://www.picnet.com.au/blogs/guido/post/2016/09/22/xgboost-windows-x64-binaries-for-download/

第一步，下载Git

需要注意的一点是，在Git的安装过程中要选择在windows命令行中也可以运行git命令。

安装完成后，命令行中运行  git clone https://github.com/dmlc/xgboost.git xgboost_install_dir

其中，xgboost_install_dir是你的安装目录，名字是可以更换的

第二步，打开上边的那个网址，将libxgboost.dll下载下来（似乎只有64位版），放在xgboost_install_dir/python_package/xgboost内

第三步，cd 到xgboost_install_dir/python_package/目录内，运行python setup.py install即可~

可以在spyder中import xgboost中进行验证~

import numpy as np
import pandas as pd

import xgboost as xgb
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 = {'bst:max_depth':2, 'bst:eta':1, 'silent':1, 'objective':'binary:logistic' }
param['nthread'] = 4
param['eval_metric'] = 'auc'

evallist  = [(dtest,'eval'), (dtrain,'train')]

num_round = 10
bst = xgb.train( param, dtrain, num_round, evallist )

[0]     eval-auc:0.5    train-auc:0.5
[1]     eval-auc:0.5    train-auc:0.5
[2]     eval-auc:0.5    train-auc:0.5
[3]     eval-auc:0.5    train-auc:0.5
[4]     eval-auc:0.5    train-auc:0.5
[5]     eval-auc:0.5    train-auc:0.5
[6]     eval-auc:0.5    train-auc:0.5
[7]     eval-auc:0.5    train-auc:0.5
[8]     eval-auc:0.5    train-auc:0.5
[9]     eval-auc:0.5    train-auc:0.5