XGBoost从原理到实践3 安装

网上关于Python安装XGboost的教程很多，本文只介绍最简单的一种，即Linux(Ubuntu16.04)+Anaconda2+Python2.7+pip的在线安装方式。Windows系统下安装过程比较复杂，请大家自行百度。

首先安装Anaconda，它是现在很流行的Python数据科学模块的集合。由于Python安装包时，经常需要依赖于其他包，过程繁琐。Anaconda安装后，不仅默认集成了numpy、pandas、scipy、sklearn等分析模块，而且在安装新包时，能自动查找依赖的包，非常方便。打开官网的下载页面：www.anaconda.com/download/，选择Linux的企鹅图标如下：

最新版本是5.01，根据需要选择对应的Python版本，本文是2.7。之前下载的一个本版是4.3，在终端命令行输入：bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh即可安装，其他版本方法相同。完成后输入：conda info查看安装信息，如下：

然后需要升级一个gc++的依赖库，命令conda install libgcc。因为Xgboost底层实现是C++。安装完成后输入命令conda list查看Anaconda上的安装列表：

显示libgcc的版本是5.2.0。

最后就是安装xgboost了，命令pip install xgboost等待安装完成。之前已经安装过，在此不演示。完成后进入python环境查看，显示版本为0.6。

到此XGboost安装完毕。下节介绍第一个简单的用例。