파이썬 머신러닝을 위한 환경세팅

1. 아나콘다 설치

- 접속 및 다운로드 : https://www.anaconda.com/products/distribution

-  아나콘다 설치시 필요한 패키지들이 같이 설치된다.(numpy, pandas , scikit learn, jupyter 등등..)

Anaconda | Anaconda Distribution

 

- scikit-learn의 버전에 따라서 결과값이 달라지게 되는데, 우선은 학습과 동일한 결과를 위해 1.0.2 버전으로 맞춰준다.

$ (base) pip install scikit-learn==1.0.2

 

2. Xgboost 설치

- 접속 및 설치 : https://anaconda.org/conda-forge/xgboost

- 아래와 같이 conda로 설치도 가능하고, 설치시 권한오류가 발생하면 앞에 sudo를 붙여서 재실행.

$ (base) conda install -c anaconda py-xgboost

Xgboost :: Anaconda.org

 

3. lightgbm 설치

- 강의에서는 visual studio code 빌드 도구를 다운 받아 설치하여 진행하였으나, 나는 맥을 사용하기에 설치가 되지 않아 다른 블로그를 보고 설치하였다.

- 맥 사용자 lightgbm 설치하고 참고 : https://randomwalk.tistory.com/56

맥북 M1에서 LightGBM, XGBoost 설치하는 방법

# 1. Xcode Command Line Tools 설치
$ xcode-select --install


# 2. brew 설치
$ /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"


# 3. brew로 miniforge 설치
$ brew install miniforge


# 4. brew로 cmake libomp 설치
$ brew install cmake libomp

 

이후에는 가상환경으로 접속하여 lightgbm과 xgboost를 설치해준다.

# lightgbm 설치
$ (base) conda install lightgbm


# xgboost 설치
$ (base) pip install xgboost