安装#

EvalML 支持 Python 3.9 - 3.11 版本。可以从 pypi、conda-forge 或从源代码安装。

要在您的平台上安装 EvalML，请运行以下命令之一

$ pip install evalml

$ conda install -c conda-forge evalml

# See the EvalML with core dependencies only section
$ pip install evalml --no-dependencies
$ pip install -r core-requirements.txt

# See the EvalML with core dependencies only section
$ conda install -c conda-forge evalml-core

仅包含核心依赖项的 EvalML 安装#

EvalML 包含几个可选的依赖项。xgboost 和 catboost 软件包支持围绕这些建模库构建的管道。 plotly 和 ipywidgets 软件包支持自动机器学习搜索中的绘图功能。这些依赖项是推荐的，EvalML 默认包含它们，但它们并非安装和使用 EvalML 的必需项。

EvalML 的核心依赖项列在源代码中的 core-requirements.txt 中，而默认的依赖项集合在 pyproject.toml 的 dependencies 中指定。

要仅使用 pypi 安装 EvalML 的核心必需依赖项，请首先从 pypi 或 github 下载 EvalML 源代码以访问 requirements 文件，然后再运行以下命令。

$ pip install evalml --no-dependencies
$ pip install -r core-requirements.txt

$ conda install -c conda-forge evalml-core

附加组件#

EvalML 允许用户单独或一次性安装附加组件

  • 更新检查器：接收新 EvalML 发布的自动通知

  • 时间序列：使用 EvalML 并结合 Facebook 的 Prophet 库获得时间序列支持。

$ pip install evalml[complete]

$ pip install evalml[prophet]

$ pip install evalml[updater]

$ conda install -c conda-forge alteryx-open-src-update-checker

使用 Facebook 的 Prophet 支持时间序列#

为了支持 Prophet 时间序列估计器，请务必将其作为额外要求安装。请注意，这可能需要几分钟。

pip install evalml[prophet]

安装以 CmdStan 作为后端的 Prophet 的另一种选择是使用 make installdeps-prophet。

Windows 附加要求和故障排除#

如果您在 Windows 上使用 pip 安装 EvalML，建议您先使用 conda 安装以下软件包

  • numba （shap 和预测解释所需）。使用 conda install -c conda-forge numba 安装

  • 如果您使用 EvalML 的绘图工具，需要安装 graphviz。使用 conda install -c conda-forge python-graphviz 安装

XGBoost 库在某些 Windows 环境中可能无法通过 pip 安装。如果您遇到安装问题，请在安装 EvalML 之前尝试从 Github 安装 XGBoost，或者使用 conda 安装 evalml。

注意：有两个 graphviz 包，python-graphviz 和 graphviz。如果您遇到问题，请确保 python-graphviz 版本 >= 0.20.3。如果仍有与 graphviz 相关的问题，您可以尝试 conda install -c conda-forge graphviz，其中 graphviz 版本 >= 9.0.0

Mac 附加要求和故障排除#

要在 Mac 上运行，LightGBM 需要安装 OpenMP 库，可以通过 HomeBrew 运行以下命令来完成

brew install libomp

此外，可以通过运行以下命令安装 graphviz

brew install graphviz

在 M1 Mac 上安装 EvalML#

并非所有 EvalML 的依赖项都支持 Apple 的新款 M1 芯片。因此，使用 pip 或 conda 安装 EvalML 会失败。核心 EvalML 依赖项可以在 M1 芯片上安装，因此我们建议您安装仅包含核心依赖项的 EvalML。

或者，使用 Rosetta 终端对 M1 芯片提供实验性支持。设置好 Rosetta 终端后，您应该能够使用 pip 或 conda 安装 EvalML。

对于 Docker 用户，可以构建并运行随附的 Dockerfile.arm 以提供测试环境。详细信息包含在其中。

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