最近希望使用xgboost在公司內部做一個優化模型，之前一直用R做xgboost參數測試（跑一個參數要用5-6個小時），現在想用python跑一下模型（也希望跑快一點），順便加上一些機器學習的思路來優化參數，在上一家公司曾經也試圖安裝過，鼓搗了一天不過失敗了，這次我毅然繼續跳坑……

    廢話少說，這里我重申一下我的所有工具，如果有跟我一樣想在win10下面跑xgboost模型的，可以先看過來：

    一、工具下載安裝

    1、anaconda2（里面包含了幾乎所有基礎的數據處理包，不用我們再去費勁找程序包來下載）

    下載地址：http://www.continuum.io/downloads/

    通過百度anaconda可以很容易找到這個鏈接；

    2、mingw64（可以通過它編譯文件，最終產生適合win10的安裝包）

    下載地址：https://sourceforge.net/PRojects/mingw-w64/files/Toolchains%20targetting%20Win64/Personal%20Builds/mingw-builds/5.3.0/threads-win32/seh/

    建議使用mingw-w64-install.exe(960.5 kB)在線下載，目前來說我成功安裝xgboost就是使用的這個自動安裝程序；

    3、git bash（可以通過它下載最新的xgboost包，之后還需要編譯后才能使用）

    下載地址：https://git-scm.com/download/win

    具體安裝選項我沒有變動，一直點下一步就好。   

    二、工具參數設置（具體見圖示）

    1、anaconda2參數：需要將anaconda2主目錄、腳本目錄、庫目錄（D:/anaconda2、D:/anaconda2/Scripts、D:/anaconda2/Library/bin）寫入環境變量

    2、mingw64參數：需要將mingw64庫目錄（C:/Program Files/mingw-w64/mingw64/bin）寫入環境變量

    三、正式編譯xgboost（注意有許多同學把mingw32-make改為make，我這里沒有做任何修改，大家可以自行調整）

    所有工具安裝完畢，環境變量也都設置好之后，跟著我在git bash中輸入如下的命令：

    cd c:（將安裝路徑選擇為C盤）

    git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost（將最新的xgboost包下載到當前目錄）

    cd xgboost（進入xgboost目錄）

    git submodule init（俺也不懂啥意思，初始化？）

    git submodule update（更新文檔？）

    cp make/mingw64.mk config.mk（將mingw64.mk文件拷到當前目錄下）

    mingw32-make -j4（編譯當前目錄，此步會發生部分文件編譯錯誤，下面的命令是將錯誤的文件再編譯一次）

    cd dmlc-core（進入dmlc-core目錄）

    mingw32-make -j4（對當前目錄進行編譯）

    cd ../rabit（進入rabit目錄）

    mingw32-make lib/librabit_empty.a -j4（對當前目錄中某一個文件進行編譯）

    cd ..（返回上級目錄）

    mingw32-make -j4（重新編譯）

    cd python-package（進入安裝目錄）

    python setup.py install（使用python安裝xgboost包）

   最終git bash執行完命令結果如下：

   現在趕緊到IDE中去裝載一下xgboost包吧，

    import xgboost as xgb

    趕緊看看你的安裝是否OK！

文獻參考：http://www.th7.cn/system/win/201603/157092.shtml

                  http://www.cnblogs.com/yesuuu/p/5941786.html

                  http://blog.sina.com.cn/s/blog_8c7b838f0102y5z3.html