提供了两个文件：xgboost_train和xgboost_test，它们从Matlab内部调用xgboost dll。 该示例用于分类。 可以提供停止学习过程迭代的评估标准。
支持的评估标准是“AUC”、“准确度”、“无”。 'AUC'和'Accuracy'需要统计工具箱。 如果 eval_metric == 'None'，则将针对 max_num_iters 执行学习，无需内部交叉验证。 可以使用您自己的“外部”交叉验证程序，它调用 xgboost_train.m。 xgboost_train.m 中记录了此类外部程序的示例
这些函数要求 xgboost.dll 和 xgboost.h 可用。 编译xgboost库并在Matlab中使用的步骤：
视窗：
第 1 步：创建 xgboost.dll 请遵循以下说明： https : //xgboost.readthedocs.io/
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