我尝试在 python 中安装 XGBoost 包。 我正在使用 Windows 操作系统，64 位。我已经完成了以下操作。
包目录指出 xgboost 对于 windows 不稳定并被禁用： Windows 上的 pip 安装目前已禁用以进行进一步调查，请从 github 安装。 https://pypi.python.org/pypi/xgboost/
我不精通 Visual Studio，在构建 XGBoost 时遇到问题。 我错过了在数据科学中使用 xgboost 包的机会。
请指导，以便我可以在python中导入XGBoost包。
谢谢
【问题讨论】：
如果您使用的是anaconda（或miniconda），您可以使用以下内容：
conda install -c anaconda py-xgboost 2019 年 9 月 20 日更新
rapidsai/py-xgboost 2021-12-07 更新
检查安装：
conda list
在 Windows 上，在 Anaconda Prompt 中运行（假设您的环境名为 myenv）：
activate myenv在 macOS 和 Linux 上，在终端窗口中运行（假设您的环境名为 myenv）：
source activate myenvConda 将路径名 myenv 附加到您的系统命令中。
【讨论】：
pip list 中，并且在尝试导入时出现错误。
conda list应该显示安装，如果你使用我提供的命令，你没有使用pip安装依赖
pip install xgboost 也适用于 python 3.8，而上面提到的其他选项对我不起作用
【讨论】：
从这里构建它：
【讨论】：
在 macOS 上，以下命令有效 conda install -c conda-forge xgboost 但在此之前我已经阅读了其他一些文章，因此确实使用 brew 安装了 gcc
【讨论】：
您可以 pip 安装 catboost。它是最近开源的梯度提升库，在大多数情况下比 XGBoost 更准确、更快，并且支持分类特征。 这是图书馆的网站： https://catboost.ai
【讨论】：
以下命令应该可以工作，但是，如果您对此命令有疑问
conda install -c conda-forge xgboost
首先激活你的环境。假设您的环境已命名 只需在 conda 终端中写入：
activate <MY_ENV>
然后
pip install xgboost
【讨论】：
您首先需要通过“make”来构建库，然后您可以使用 anaconda 提示符（如果您希望在 anaconda 上安装）或 git bash（如果您仅在 Python 中使用它）进行安装。
首先 follow the official guide 使用以下过程（在 Windows 上的 Git Bash 中）：
git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost
git submodule init
git submodule update
然后install TDM-GCC here 并在 Git Bash 中执行以下操作：
alias make='mingw32-make'
cp make/mingw64.mk config.mk; make -j4
最后，使用 anaconda 提示符或 Git Bash 执行以下操作：
cd xgboost\python-package
python setup.py install
还可以参考这些优秀的资源：
【讨论】：
除了开发者的 github 上已有的东西，它是从源代码构建的（创建一个 c++ 环境等），我找到了一种更简单的方法，我详细解释了here。基本上，你必须去 UC Irvine 的网站并下载一个 .whl 文件，然后 cd 到该文件夹并使用 pip 安装 xgboost。
【讨论】：
XGBoost 用于应用机器学习，以其梯度提升算法而闻名，它在 python 中作为库提供，但必须使用 cmake 进行编译。
或者，您可以从link 下载 C 预编译库并使用 pip install
我在 Anaconda(Spyder) 中使用它时遇到了这个问题。然后只需重新启动内核，您的错误就会消失。
【讨论】：