【机器学习】史上最贴心最详细手把手教你Windows环境下安装XGBoost
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XGBoost是近年来很受追捧的机器学习算法，由华盛顿大学的陈天奇提出，在国内外的很多大赛中取得很不错的名次，要具体了解该模型，可以移步官方文档，本文介绍其在Widows系统下基于Git的python版本的安装方法。
需要用到三个软件：
python软件（本文基于Anaconda下载，因为自带很多库，比较方便），这里推荐64位的，具体根据电脑配置安装
Git for Windows
安装文件如图：
MINGW
安装文件如图：
Anaconda的安装比较简单，基本没多少注意事项，假设都已经安装好了Anaconda，且安装的基于python3运行。
第二步安装Git，因为在安装过程中，会有运行指令的影响，选择Vim会有些默认的指令语言可以直接调用，具体可以参照下面的流程图：
这样intall就可以成功安装Git了。
第三步安装MINGW，将下载的MINGW直接运行，全部点击next就可以成功安装。
然后选择x86_64的Architecture，其他的选项默认。
同样Next就可以成功安装MINGW了。
最终我们就成功的集齐三大神兽，下面开始安装XGBoost；
提醒：带$符号的均是Git Bash里运行。
第一步：
将MINGW的环境变量添加到自己的电脑，之前我们安装好MINGW有个bin的文件夹，sat阅读分数表拷贝文件夹的路径：C:\Program
Files\mingw-w64\x86_64-7.2.0-posix-seh-rt_v5-rev0\mingw64\bin
接下来是添加环境变量，由于我的电脑是win10系统，所以跟百度的如何添加环境变量或路径添加到系统的Path里面有些许区别，上图：
关闭Git Bash终端，再次打开，刚刚添加的路径变量就生效了。
下面用代码运行一下：
接着输入以下命令：
第二步安装XGBoost：
我们先新建一个空的文件夹，用于存放从git下载的xgboost文件：
让我们定位一下我们命名的空文件夹xgboostCode，感受以下git的用法：
然后用下面的命令从GitHub下载XGBoost，一个一个输入就可以：
至于上述一些列命令什么意思，自己动手百度，这里不过分纠缠。
执行完成之后就可以在Anaconda中安装XGBoost的python模块了。在电脑的开始菜单中打开Anaconda
Prompt，anaconda安装库就是在这个环境下进行安装的。
输入下面命令：
最后执行安装命令：
安装已经完成，但在调用XGBoost之前，还应该将g++的运行库路径导入到os环境路径变量中，封闭式英语培训在Anaconda中打开Ipython或者spider等等，或者在python的命令行里，分别输入下面的命令：
下面新建一个python文件（注意：不能用xgboost的模块名命名，比如xgboost.py），导入XGBoost，并测试下面的代码：
会输出以下结果：
哈哈哈，恭喜你安装成功，XGBoost随便嗨。