在 R 中安装 lightgbm答案

【问题标题】：Installing lightgbm in R在 R 中安装 lightgbm
【发布时间】：2020-11-30 07:53:37
【问题描述】：

我尝试了不同的方法来安装lightgbm 包，但我无法完成。我在github repository 尝试了所有方法，但它们不起作用。我运行 Windows 10 和 R 3.5（64 位）。有类似问题的someone。所以我尝试了他的解决方案：

1. 安装 cmake (64bit)
1. 安装 Visual Studio (2017)
1. 安装 Rtools（64 位）
1. 将系统变量中的路径更改为“C:\Program 文件\CMake\bin\cmake;"
1. 使用预编译的 dll/lib 安装 lightgbm

-->

  devtools::install_github("Laurae2/lgbdl", force = TRUE)
  library(lgbdl)
  lgb.dl(commit = "master",
  compiler = "vs",
  repo = "https://github.com/Microsoft/LightGBM")

 *** arch - i386
installing via 'install.libs.R' to C:/Users/X1/Documents/R/win- 
library/3.5/lightgbm
Error in eval(ei, envir) : Cannot find lib_lightgbm.dll
* removing 'C:/Users/XXX/Documents/R/win-library/3.5/lightgbm'
In R CMD INSTALL
installation of package 
�C:/Users/XXX/AppData/Local/Temp/RtmpczNLaN/LightGBM/R-package� had non- 
zero exit status[1] FALSE

知道如何解决这个问题吗？

【问题讨论】：

标签： r github package

【解决方案1】：

对我有用，希望对你有帮助。

确保安装所有必需软件
从https://github.com/Microsoft/LightGBM/releases下载预编译的.dll文件并将其放入 .\LightGBM\
在 install.libs.R 中，设置 use_precompile
将 CMakeLists.txt 从根目录复制到 .\LightGBM\R-package\inst\bin
在 R 控制台类型中： install.packages(file.path("C:\yourdirectory\", "LightGBM", "R-package"), repos = NULL, type = "source")

【讨论】：

【解决方案2】：

对于一些苦苦挣扎的灵魂，如果上述修复不起作用。我必须做的是：

确保您的路径环境变量中有以下内容：
- Rtools（指向rtools安装目录下的bin文件夹）
- Rtools mingw_64（指向 rtools 安装中的 mingw_64 文件夹目录）
- Base R（指向您的基本 R 安装目录中的 bin 文件夹，即在哪里安装 R 版本）
- CMake（指向你的cmake安装目录中的bin文件夹）
- Visual Studio（允许您使用 VS 构建工具进行构建，否则将退回到 RTools 或任何可用的 MinGW64，如 github 页面所述）
- Git
在安装 LightGBM 之前，在 R 中安装以下包本身：
- data.tools
- magrittr
- R6
- jsonlite
完成上述所有操作后，使用 git 安装运行 github页面上的说明here

对于那些无法访问链接（或者如果它应该移动）的人，命令如下：
```
git clone --recursive https://github.com/microsoft/LightGBM

cd LightGBM

Rscript build_r.R
```

【讨论】：

【解决方案3】：

经过“百万”次尝试后，我设法安装了它。我必须确保只安装了一个 R 版本 - 64 位，并且所有其他步骤都使用预期的环境变量集完成。

【讨论】：

【解决方案4】：

所以你想在 R 中运行 LightGBM，但你不是软件工程师……那么，你可以使用 R 和 Python（因为安装 R 包很痛苦）。

首先，在您的 R 控制台或 R Markdown 中编写：

library(reticulate)
library(knitr)
knitr::knit_engines$set(python3 = reticulate::eng_python)

其次，在你的 R 控制台或 R Markdown 中写下这个：

Sys.which("python3")
os = import("os")
os$listdir(".")

第三，打开记事本，将其保存为“script.py”，编写函数代码并调用相应的库。像这样的：

import pandas as pd
import lightgbm as lgb

def python_to_r_lgbm(X_train, y_train, X_test):
    lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train)

    params = {'bagging_fraction': 0.75, 
              'boosting_type': 'gbdt', 
              'drop_rate': 0.15, 
              'feature_fraction': 1, 
              'lambda_l1': 2.95, 
              'lambda_l2': 2.35, 
              'learning_rate': 0.01, 
              'max_depth': 3, 'max_leaves': 19, 
              'min_data_in_leaf': 8, 
              'objective': 'regression', 
              'metrics': ['l1', 'l2', 'huber'], 
              'verbose': -1}

    gbm = lgb.train(params, lgb_train, 1800)

    light_gbm_test = gbm.predict(X_test)

    return light_gbm_test

然后，在您的 R 控制台或 R Markdown 中运行它：

source_python('script.py')

最后，在你的 R 控制台（或 R Markdown）中调用你的新函数：

python_to_r_lgbm(xTrain_df, y_train, xTest_df)

此函数将使用 xTrain_df 和 y_train 训练您的模型，并使用 xTest_df 为您提供预测。

*确保所有文件都在同一个文件夹中。另外，请确保安装了 Python3（显然）和 lightgbm 库（https://anaconda.org/conda-forge/lightgbm）。

除了笑话，我希望这对你有帮助。我也希望不要被愤怒的暴徒私刑，因为我没有直接回答这个问题：D

来源：https://rviews.rstudio.com/2019/03/18/the-reticulate-package-solves-the-hardest-problem-in-data-science-people/ 虽然我做了一些修改。

【讨论】：