Нам нужно установить необходимые python-пакеты: jupyter matplotlib seaborn pandas numpy scikit-learn plotly graphviz pydotplus ipywidgets
Кроме того понадобятся xgboost и catboost
Достаточно зайти на https://www.anaconda.com/download/ и скачать клиент Анаконды. Там будет предустановлено большинство пакетов и Jupyter. Недостающие можно будет установить из Navigator (ставится вместе с Анакондой).
Для этого курса я использую 64-битную c python3.6. Там же есть ссылка на то, как это устанавливать ("See the Quick install page for installation instructions."). Можно использовать 3-ий питон.
- В командной строке:
conda install jupyter matplotlib seaborn pandas numpy scikit-learn plotly graphviz pydotplus ipywidgets
jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension
2.1) для визуализации дерева нужна библиотека graphviz (мы ее установили выше), но иногда это не работает. В таком случае, можно установить ее отдельно. В Linux это делается через
apt-get install graphviz
- Установка xgboost:
conda install -c conda-forge xgboost
Либо устанавливать из исходников по инструкции: http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html
- Устанока catboost:
pip install catboost
...почему-то ставит для 3-го питона. Если у вас второй, надо собирать из исходников: https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/python-installation-docpage/
Если ругается, что нет pip - устанавливаем его: https://pip.pypa.io/en/stable/installing/
- Для обновления анакондовских пакетов, можно запускать
conda update --all
В директории, где вы хотите чтобы был корень, нужно запустить команду
jupyter notebook
Удобно запускать ноутбук под nohup
nohup jupyter notebook &
это специальная команда, которая перехватывает сигнал потери связи SIGHUP. Теперь вы можете закрыть консоль и не беспокоиться, что ноутбук упадет. Правда, убивать ноутбук придется через kill или менеджер задач
Virtualenv позволяет заключить в отдельный каталог необходимые версии python-пакетов и использовать только их. Используя virtualenv, Вы можете устанавливать свежие версии пакетов из Python Package Index, при этом не огребать проблем с несовместимостью версий пакетов с установленными в системе. Нормальным решением также является установка python-пакетов через pip в системные каталоги. Для этого не нужно ничего мутить с virtualenv, но запускать pip при этом следует от рута:
$ sudo pip install "необходимые пакеты"
Но напоминаем, пакеты могут конфликтовать с системными, может фейлиться сборка, могут импортироваться старые версии и возникать другие проблемы...
Ок, определились на счет virtualenv. Теперь нужно установить некоторые пакеты в систему:
Для сохранения психического здоровья, используйте Ubuntu 12.04 LTS или выше.
Устанавливаем необходимые тулзы для Python:
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv build-essential
Устанавливаем пакеты, необходимые для сборки NumPy, SciPy и Matplotlib:
$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
$ sudo apt-get build-dep python-matplotlib
Придется поставить Homebrew с вытекающей оттуда установкой Command Line Tools или XCode. Следуйте указаниям с сайта Homebrew и у вас все получится.
Далее устанавливаем свежую версию Python и virtualenv:
$ brew install python --with-brewed-openssl
Устанавливаем фортран (нужен для сборки NumPy и SciPy):
$ brew install gcc pkg-config freetype
Создаем виртуальное окружение питона (virtualenv):
$ virtualenv ml
Активируем его:
$ source ml/bin/activate
(в консоли должен появиться соотв. префикс)
(ml)$ pip install --upgrade pip
(ml)$ pip install jupyter matplotlib seaborn pandas numpy scikit-learn plotly graphviz pydotplus ipywidgets
Установку xgboost и catboost можно произвести по инструкциям на соотв. сайтах:
http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html
https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/python-installation-docpage (для 2-го питона pip install сейчас не работает, собирайте из исходников)
Для того, чтобы деактивировать виртуальное окружение, необходимо сказать
(ml)$ deactivate
$ python # префикс пропал, python будет выполняться в системном окружении
