說明本例項都是經過正常執行。
環境：win10-64版本，python3.6
2.在進入cmd模式
pip install xgboost-0.72-cp36-cp36m-win_amd64.whl
這樣就完成安裝xgboost,網上各種安裝，請看官注意，反正我這是正常執行的
3.測試
import xgboost
如果不提示錯誤，那麼安裝成功了。
4.執行例項
用xgboost**糖尿病的例子
4.1準備資料
# 先導⼊入所有要⽤用的class
import numpy
import xgboost
from sklearn import cross_validation
from sklearn.metrics import accuracy_score
# load資料集
dataset = numpy.loadtxt('pima-indians-diabetes.data.csv', delimiter=",")
# 把 x y 分開
x = dataset[:,0:8]
y = dataset[:,8]
# 現在我們分開訓練集和測試集
seed = 7
test_size = 0.33
x_train, x_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split \
(x, y, test_size=test_size, random_state=seed)
# 訓練模型
model = xgboost.xgbclassifier()
# 這⾥裡里引數的設定可以⻅見：
python_api.html#module-xgboost.sklearn
model.fit(x_train, y_train)
# 做**
y_pred = model.predict(x_test)
predictions = [round(value) for value in y_pred]
# 顯示準確率
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print("accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))
注意幾點，檔名要看清楚，
結果是
安裝XGBoost教程（Anaconda）
已安裝軟體 anaconda和git windows git clone recursive 3 cd xgboost 4 git submodule init 5 git submodule update 7 安裝時選擇 x86 64的architecture，其他的選項預設 8 按照指示完成安裝...
Mac系統安裝xgboost
abstract xgboost 是大規模並行boosted tree的工具，本文是關於在mac系統下如何安裝xgboost。extreme gradient boosting xgboost是大規模並行boosted tree的工具，它是目前最快最好的開源boosted tree工具包，比常見的工...
在Mac os下安裝xgboost
git clone recursive cd xgboost cp make minimum.mk config.mk make j4這是不支援多執行緒版本的，如果想要支援多執行緒，那麼就要使用如下指令 brew install gcc without multilib usr bin ruby e...