我想在C++项目中使用xgboost进行图像分类。我有特征矩阵(hist)cv::Mat_和标签vectorstd::vector，如何在C++中创建xgboost::DMatrix？我想我应该使用DMatrix::Create()，但我不明白我应该传递哪些参数。std::vectorlabels;//readthislabelsfromcsvautofeatures=extract_features(img_ident,dir);cv::Mat_training_set(features);xgboost::DMatrixxgb_data=xgboost::DMatrix::Crea

这个问题真的很奇怪，因为那部分与其他数据集工作得很好。完整代码:importnumpyasnpimportpandasaspdimportxgboostasxgbfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split##SplittheLearningSetX_fit,X_eval,y_fit,y_eval=train_test_split(train,target,test_size=0.2,random_state=1)clf=xgb.XGBClassifier(missing=np.nan,max_depth=6,n_estimato

我在他们的主git上关注一个xgboost示例，地址是-https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/demo/guide-python/basic_walkthrough.py#L64在这个例子中，他们正在读取直接放入dMatrix中的文件-dtrain=xgb.DMatrix('../data/agaricus.txt.train')dtest=xgb.DMatrix('../data/agaricus.txt.test')我查看了dMatrix代码，似乎没有办法简要查看数据的结构-正如我们通常在pandas中使用pandas.DataFr