Error: RuntimeError: xgb.DMatrix does not support construction from list

这个错误通常是由于传递给xgb.DMatrix()构造函数的数据类型不正确导致的。xgb.DMatrix()构造函数可以接受多种输入类型，包括numpy数组、pandas DataFrame和scipy稀疏矩阵。但是，它不支持列表类型。因此，您需要将列表转换为支持的类型之一，例如numpy数组或pandas DataFrame，然后将其传递给xgb.DMatrix()构造函数。

例如，如果您有一个名为data_list的列表，您可以将其转换为numpy数组并将其传递给xgb.DMatrix()构造函数，如下所示：

import numpy as np
import xgboost as xgb

data_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
data_array = np.array(data_list)
dmat = xgb.DMatrix(data_array)

或者，您可以将列表转换为pandas DataFrame并将其传递给xgb.DMatrix()构造函数，如下所示：

import pandas as pd
import xgboost as xgb

data_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
data_df = pd.DataFrame(data_list)
dmat = xgb.DMatrix(data_df)

这样做应该可以解决您遇到的问题。

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在R语言中，使用shap函数，Error: RuntimeError: xgb.DMatrix does not support construction from list

这个错误通常出现在使用shap函数时，传递给xgb.plot.shap或xgb.plot.tree的数据格式不正确。通常情况下，这是因为传递给shap函数的数据不是xgb.DMatrix对象或无法转换为xgb.DMatrix对象。

为了解决这个问题，你可以尝试将数据转换为xgb.DMatrix对象，如下所示：

library(xgboost)
library(shap)

# 加载数据
data(agaricus.train, package='xgboost')

# 将数据转换为xgb.DMatrix对象
dtrain <- xgb.DMatrix(agaricus.train$data, label = agaricus.train$label)

# 训练模型
bst <- xgboost(data = dtrain, max.depth = 2, eta = 1, nthread = 2, nround = 2, objective = "binary:logistic")

# 使用shap函数
shap_values <- shap(bst, dtrain)

在这个例子中，我们首先将数据转换为xgb.DMatrix对象，然后使用xgb.DMatrix对象训练xgboost模型，最后使用shap函数生成SHAP值。

如果你已经将数据转换为xgb.DMatrix对象，但仍然遇到这个错误，那么可能是数据格式不正确。你可以尝试检查数据的格式是否正确，或者使用其他函数来绘制SHAP值或决策树。