mac OS 安装XGBoost（完美解决方案）
XGBoost是一种基于决策树（CART）的分布式的高效的梯度提升算法，它可被应用到分类、回归、排序等任务中，与一般的GBDT算法相比，XGBoost主要有以下几个优点：
- 对叶节点的权重进行了惩罚，相当于添加了正则项，防止过拟合
- XGBoost的目标函数优化利用了损失函数关于待求函数的二阶导数，而GBDT只利用了一阶信息
- XGBoost支持列采样，类似于随机森林，构建每棵树时对属性进行采样，训练速度快，效果好
- 类似于学习率，学习到一棵树后，对其权重进行缩减，从而降低该棵树的作用，提升可学习空间
- 构建树的算法包括精确的算法和近似的算法，近似的算法对每维特征加权分位进行分桶，具体的算法利用到了损失函数关于待求树的二阶导数。
- 添加了对于稀疏数据的支持，当数据的某个特征缺失时，将该数据划分到默认的子节点，本文提出了一个算法来求解这个默认方向。
- 可并行的近似直方图算法，分裂节点时，数据在block中按列存放，而且已经经过了预排序，因此可以并行计算，即同时对各个属性遍历最优分裂点
那么如何在mac下安装xgboost呢
系统版本
macOS Sierra 版本 10.12.3
有两种方法：
1. pip安装
- 第一步：安装HomeBrew
HomeBrew是mac系统的包管理软件，类似于ubuntu的apt-get或者centos的yum，安装方法如下，在终端中输入：
/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
- 第二步：安装livm
brew install llvm
llvm是Mac下的一个编译器,可以用来编译C和C++程序.最新的llvm已经包含了OpenMP.
注意, Mac下的XCode带有clang编译器, 但是是不支持OpenMP的,所以不能用来编译XGBoost.
- 第三步：安装clang-omp
brew install clang-omp
有人提到clang-omp已经从HomeBrew移除了, 如果找不到clang-omp可以尝试
brew install --with-clang llvm
- 第四步, 用pip安装XGBoost
pip install xgboost
大功告成！
2. 从Github库下载最新版XGBoost安装
- 第一步：克隆最新的XGBoost到本地
git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost
- 第二步：安装gcc
brew install gcc5 --without-multilib
- 第三步：修改XGBoost的config文件
cd xgboost
cp make/config.mk ./config.mk
很多攻略都是直接将以下这两行
# export CC = gcc
# export CXX = g++
改为：
export CC = gcc-5
export CXX = g++-5
但是我直接这样做却一直报错，无法编译通过。搞了半天才发现系统找不到gcc,原来是macOS已经不自带gcc环境了，通过Homebrew安装系统也识别不到。
正常情况下是可以通过port来查看系统里安装的gcc的：
安装gcc_select
/opt/local/bin/port install gcc_select
查看gcc列表
port select --list gcc
还可以选择gcc的版本
sudo port select --set gcc mp-gcc5
但是很不幸，我执行port select --list gcc得到的结果是
Available versions for gcc:
none (active)
但是明明Homebrew安装成功了啊，于是到Homebrew的安装目录下瞧一瞧：cd /usr/local/bin，发现里面静静躺着gcc5,gcc7，系统就是无法识别这里的gcc。。。搜了半天没找到解决方案，最后，机智的我直接把config.mk修改成：
export CC = /usr/local/bin/gcc-5
export CXX = /usr/local/bin/g++-5
export MPICXX = /usr/local/bin/mpicxx
就是带上具体的路径，然后保存
- 第四步：开始编译
make clean_all && make -j4
- 第五步：安装python包
cd python-package
python setup.py install
至些XGBoost终于安装成功！
在python环境中测试一下：
import xgboost
xgboost.__version__
输出'0.6'
