matlab实现run-xgboost多输入回归预测(完整源码和数据)

为了实现用matlab进行run-xgboost多输入回归预测，我们可以按照以下步骤操作。

首先，我们需要准备数据集。数据集通常包括输入特征和对应的输出标签。在这个例子中，我们假设我们已经准备好了一个包含多个输入特征和一个输出标签的数据集。

接下来，我们需要安装matlab的xgboost包。我们可以在matlab的官方网站上找到相关的安装指导。

然后，我们可以使用matlab的命令窗口或者脚本编辑器来编写xgboost模型的训练和预测代码。下面是一个简单的示例代码：

% 导入数据集
data = readtable('data.csv');
X = data(:, 1:5); % 假设有5个输入特征
Y = data(:, 6);   % 输出标签

% 训练xgboost模型
model = xgboost.fit(X, Y, 'NumClass', 1, 'NumRound', 10);

% 预测
prediction = xgboost.predict(model, X);

% 计算预测结果和真实标签的误差
error = Y - prediction;

disp(error);

在这个示例代码中，我们首先导入数据集，然后将输入特征和输出标签分别存储在变量X和Y中。接下来，我们使用xgboost.fit函数来训练xgboost模型，并使用xgboost.predict函数进行预测。最后，我们计算预测结果和真实标签的误差并输出。

最后，我们可以将完整的源码和数据分享给其他人，他们可以在他们的matlab环境中运行这段代码，以得到相同的预测结果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能还需要进行更多的数据预处理、特征工程和模型调参工作。