c:\projects\xgboost-jars\xgboost\src\objective\multiclass_obj.cu:110: SoftmaxMultiClassObj: label must be in [0, num_class).

这个错误信息表明在使用XGBoost进行多分类任务时，标签值（label）超出了预期的范围。具体来说，错误发生在`multiclass_obj.cu`文件的第110行，提示“SoftmaxMultiClassObj: label must be in [0, num_class)”。

在多分类问题中，标签通常是整数，表示类别的索引。例如，如果有三个类别，那么标签应该是0、1或2。错误信息中的`num_class`是类别的数量，因此标签必须在0到`num_class-1`之间。

以下是一些可能的解决方案：

1. **检查标签数据**：确保所有标签都在正确的范围内。例如，如果有3个类别，标签应该是0、1或2。

2. **调整类别数量**：如果你的数据集中有更多类别，需要相应地调整模型的参数，使其与实际类别数量匹配。

3. **数据预处理**：在将数据输入模型之前，确保对标签进行了适当的预处理和验证。

4. **调试代码**：查看第110行的代码，确认标签的处理逻辑是否正确。

示例代码检查：

import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 检查标签范围
print("标签范围:", set(y))

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练XGBoost模型
dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test)

param = {
    'max_depth': 3,
    'eta': 0.3,
    'objective': 'multi:softmax',
    'num_class': 3  # 确保类别数量正确
}
epochs = 10
model = xgb.train(param, dtrain, epochs)

# 预测
preds = model.predict(dtest)
print("预测结果:", preds)

通过上述步骤，你可以确保标签在正确的范围内，并且模型参数设置正确。