# 如何在 macOS 上為 Python 安裝 XGBoost
> 原文: [https://machinelearningmastery.com/install-xgboost-python-macos/](https://machinelearningmastery.com/install-xgboost-python-macos/)
XGBoost 是一個用于開發非常快速和準確的梯度提升模型的庫。
它是 Kaggle 數據科學競賽中許多獲獎解決方案中心的圖書館。
在本教程中,您將了解如何在 macOS 上安裝 Python 的 XGBoost 庫。
讓我們開始吧。

如何在 macOS 上安裝 XGBoost for Python
照片來自 [auntjojo](https://www.flickr.com/photos/7682623@N02/7944342576/) ,保留一些權利。
## 教程概述
本教程分為 3 個部分;他們是:
1. 安裝 MacPorts
2. 構建 XGBoost
3. 安裝 XGBoost
**注意**:我已經在一系列不同的 macOS 版本上使用了這個程序多年,并且沒有改變。本教程是在 macOS High Sierra(10.13.1)上編寫和測試的。
## 1.安裝 MacPorts
您需要安裝 GCC 和 Python 環境才能構建和安裝 XGBoost for Python。
我推薦使用 GCC 7 和 Python 3.6,我建議使用 [MacPorts](https://www.macports.org/) 安裝這些先決條件。
* 1.有關逐步安裝 MacPorts 和 Python 環境的幫助,請參閱本教程:
[>>如何在 Mac OS X 上安裝 Python 3 環境以進行機器學習和深度學習](https://machinelearningmastery.com/install-python-3-environment-mac-os-x-machine-learning-deep-learning/)
* 2.安裝 MacPorts 和可用的 Python 環境后,您可以按如下方式安裝和選擇 GCC 7:
```py
sudo port install gcc7
sudo port select --set gcc mp-gcc7
```
* 3.確認您的 GCC 安裝成功,如下所示:
```py
gcc -v
```
你應該看到印刷版的 GCC;例如:
```py
..
gcc version 7.2.0 (MacPorts gcc7 7.2.0_0)
```
你看到什么版本?
請在下面的評論中告訴我。
## 2.構建 XGBoost
下一步是為您的系統下載并編譯 XGBoost。
* 1.首先,從 GitHub 查看代碼庫:
```py
git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost
```
* 2.轉到 xgboost 目錄。
```py
cd xgboost/
```
* 3.復制我們打算用來將 XGBoost 編譯到位的配置。
```py
cp make/config.mk ./config.mk
```
* 4.編譯 XGBoost;這要求您指定系統上的核心數(例如,8,根據需要進行更改)。
```py
make -j8
```
構建過程可能需要一分鐘,不應產生任何錯誤消息,盡管您可能會看到一些可以安全忽略的警告。
例如,編譯的最后一個片段可能如下所示:
```py
...
a - build/learner.o
a - build/logging.o
a - build/c_api/c_api.o
a - build/c_api/c_api_error.o
a - build/common/common.o
a - build/common/hist_util.o
a - build/data/data.o
a - build/data/simple_csr_source.o
a - build/data/simple_dmatrix.o
a - build/data/sparse_page_dmatrix.o
a - build/data/sparse_page_raw_format.o
a - build/data/sparse_page_source.o
a - build/data/sparse_page_writer.o
a - build/gbm/gblinear.o
a - build/gbm/gbm.o
a - build/gbm/gbtree.o
a - build/metric/elementwise_metric.o
a - build/metric/metric.o
a - build/metric/multiclass_metric.o
a - build/metric/rank_metric.o
a - build/objective/multiclass_obj.o
a - build/objective/objective.o
a - build/objective/rank_obj.o
a - build/objective/regression_obj.o
a - build/predictor/cpu_predictor.o
a - build/predictor/predictor.o
a - build/tree/tree_model.o
a - build/tree/tree_updater.o
a - build/tree/updater_colmaker.o
a - build/tree/updater_fast_hist.o
a - build/tree/updater_histmaker.o
a - build/tree/updater_prune.o
a - build/tree/updater_refresh.o
a - build/tree/updater_skmaker.o
a - build/tree/updater_sync.o
c++ -std=c++11 -Wall -Wno-unknown-pragmas -Iinclude -Idmlc-core/include -Irabit/include -I/include -O3 -funroll-loops -msse2 -fPIC -fopenmp -o xgboost build/cli_main.o build/learner.o build/logging.o build/c_api/c_api.o build/c_api/c_api_error.o build/common/common.o build/common/hist_util.o build/data/data.o build/data/simple_csr_source.o build/data/simple_dmatrix.o build/data/sparse_page_dmatrix.o build/data/sparse_page_raw_format.o build/data/sparse_page_source.o build/data/sparse_page_writer.o build/gbm/gblinear.o build/gbm/gbm.o build/gbm/gbtree.o build/metric/elementwise_metric.o build/metric/metric.o build/metric/multiclass_metric.o build/metric/rank_metric.o build/objective/multiclass_obj.o build/objective/objective.o build/objective/rank_obj.o build/objective/regression_obj.o build/predictor/cpu_predictor.o build/predictor/predictor.o build/tree/tree_model.o build/tree/tree_updater.o build/tree/updater_colmaker.o build/tree/updater_fast_hist.o build/tree/updater_histmaker.o build/tree/updater_prune.o build/tree/updater_refresh.o build/tree/updater_skmaker.o build/tree/updater_sync.o dmlc-core/libdmlc.a rabit/lib/librabit.a -pthread -lm -fopenmp
```
這一步對你有用嗎?
請在下面的評論中告訴我。
## 3.安裝 XGBoost
您現在可以在系統上安裝 XGBoost 了。
* 1.將目錄更改為 xgboost 項目的 Python 包。
```py
cd python-package
```
* 2.安裝 Python XGBoost 包。
```py
sudo python setup.py install
```
安裝非常快。
例如,在安裝結束時,您可能會看到如下消息:
```py
...
Installed /opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/xgboost-0.6-py3.6.egg
Processing dependencies for xgboost==0.6
Searching for scipy==1.0.0
Best match: scipy 1.0.0
Adding scipy 1.0.0 to easy-install.pth file
Using /opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages
Searching for numpy==1.13.3
Best match: numpy 1.13.3
Adding numpy 1.13.3 to easy-install.pth file
Using /opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages
Finished processing dependencies for xgboost==0.6
```
* 3.通過打印 xgboost 版本確認安裝是否成功,這需要加載庫。
將以下代碼保存到名為 _version.py 的文件中。_
```py
import xgboost
print("xgboost", xgboost.__version__)
```
從命令行運行腳本:
```py
python version.py
```
您應該看到 XGBoost 版本打印到屏幕:
```py
xgboost 0.6
```
你是怎么做的?
在以下評論中發布您的結果。
## 進一步閱讀
如果您希望深入了解,本節將提供有關該主題的更多資源。
* [如何在 Mac OS X 上安裝 Python 3 環境以進行機器學習和深度學習](https://machinelearningmastery.com/install-python-3-environment-mac-os-x-machine-learning-deep-learning/)
* [MacPorts 安裝指南](https://www.macports.org/install.php)
* [XGBoost 安裝指南](http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html)
## 摘要
在本教程中,您了解了如何在 macOS 上逐步安裝 XGBoost for Python。
你有任何問題嗎?
在下面的評論中提出您的問題,我會盡力回答。
- Machine Learning Mastery 應用機器學習教程
- 5競爭機器學習的好處
- 過度擬合的簡單直覺,或者為什么測試訓練數據是一個壞主意
- 特征選擇簡介
- 應用機器學習作為一個搜索問題的溫和介紹
- 為什么應用機器學習很難
- 為什么我的結果不如我想的那么好?你可能過度擬合了
- 用ROC曲線評估和比較分類器表現
- BigML評論:發現本機學習即服務平臺的聰明功能
- BigML教程:開發您的第一個決策樹并進行預測
- 構建生產機器學習基礎設施
- 分類準確性不夠:可以使用更多表現測量
- 一種預測模型的巧妙應用
- 機器學習項目中常見的陷阱
- 數據清理:將凌亂的數據轉換為整潔的數據
- 機器學習中的數據泄漏
- 數據,學習和建模
- 數據管理至關重要以及為什么需要認真對待它
- 將預測模型部署到生產中
- 參數和超參數之間有什么區別?
- 測試和驗證數據集之間有什么區別?
- 發現特征工程,如何設計特征以及如何獲得它
- 如何開始使用Kaggle
- 超越預測
- 如何在評估機器學習算法時選擇正確的測試選項
- 如何定義機器學習問題
- 如何評估機器學習算法
- 如何獲得基線結果及其重要性
- 如何充分利用機器學習數據
- 如何識別數據中的異常值
- 如何提高機器學習效果
- 如何在競爭機器學習中踢屁股
- 如何知道您的機器學習模型是否具有良好的表現
- 如何布局和管理您的機器學習項目
- 如何為機器學習準備數據
- 如何減少最終機器學習模型中的方差
- 如何使用機器學習結果
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