Windowsは非常に邪悪で、物事を実行するために余分なエネルギーを消費します。
XGBoostライブラリは、すべての機械学習競技会で雷を
鳴らし、賞品を獲得するのに役立ちます。 ただし、Windows上のPythonのこのパッケージの所有者になることはそれほど簡単ではありません。
インストールプロセスの説明は
GitHubでは不十分で、
Kaggleフォーラムではやや広く説明され
ています 。 したがって、ステップごとに、より詳細に説明しようとします。 これが経験の浅いユーザーにとって多くの時間の節約に役立つことを願っています。
既にPythonがインストールされているとしましょう。 私の場合、これはPython 3.4を使用した
Anacondaビルドです。
1. Oracleから
JDKを
インストールします。 コンパイルにはJNIライブラリが必要だからです。
2.スクリーンショットで強調表示されているリンクを使用して
Visual Studio 2013を
インストールします 。 それ以降のバージョンでは、ソリューションコードの編集が要求されるため、普通の人には適していません。 GitHubで公開されているxgboostソリューション自体は、Visual Studio 2010で構築されました。
3. GitHubからXGBoostライブラリ全体を
ダウンロードし
ます 。
4.アーカイブを
解凍すると 、フォルダー
C：\ xgboost-masterが取得されます。
5. Visual Studioを使用して、ソリューションファイル
C：\ xgboost-master \ windows \ xgboost.slnを開きます。 リリースと、収集するプラットフォームオプションを選択します。 次のビルド->ビルドソリューション。 結果は「4成功」になるはずです。
この段階ですでに問題を収集できます。
「CL.exeを検出できませんでした」-インストール中にC＃/ Visual C ++が選択されませんでした。 コンポーネントをインストールします。
「インクルードファイルを開くことができません： 'corecrt.h'」-検索してファイルを探します。ほとんどの場合、
次の場所にあり
ます。ProgramFiles（x86）\ Windows Kits \ 10 \ Include \ 10.0.10150.0 \ ucrtおよびディレクトリを$ IncludePathに追加します。
Program Files \ Microsoft Visual Studio 12.0 \ VC \ includeなどのすべての* .hファイルを目立つ場所にコピーし
ます 。
「インクルードファイルを開くことができません： 'jni.h'」-JDKのインストール後にエラーが発生しないはずです。
ただし、すべてがスムーズに進むことができ、問題はありません。 私は異なるコンピューターで両方の方法でそれをしました。
次。
6.フォルダ C：\ xgboost-master \ windows \ Releaseから 、ファイル
xgboost.exeと
xgboost_wrapper.dllが必要です。
それらをPythonのパッケージフォルダーにコピーします：C：\ xgboost-master \ python-package。
7.コンソール（cmd）を
開き、ディレクトリを変更します。
cd "C:\xgboost-master\python-package"
8.インストーラー
を実行します：
python setup.py install
以上です。 便利なPython環境を実行して、従来の環境を記述します。
import xgboost as xgb