xgboost使用10折交叉验证的代码，使用xbg.cv，给出完整代码

XGBoost是一个强大的梯度提升库，如果你想使用它进行10折交叉验证，你可以使用`xgb.cv`函数。以下是使用Python和XGBoost库进行10折交叉验证的一个示例代码：

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

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

# 划分训练集和测试集（这里假设80%用于训练）
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建DMatrix对象，这是XGBoost的数据结构
dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dval = xgb.DMatrix(X_val, label=y_val)

# 定义参数，这里只是示例，实际应用中可能需要调整
param = {
    'max_depth': 6,
    'eta': 0.3,  # 学习率
    'objective': 'multi:softmax',  # 对于多分类任务
    'num_class': 3,  # iris有三个类别
}

# 设置交叉验证参数
cv_results = xgb.cv(param, dtrain, num_boost_round=100,  # 迭代次数
                    nfold=10,  # 10折交叉验证
                    metrics=['merror'],  # 计算错误率
                    early_stopping_rounds=5,  # 提前停止以防止过拟合
                    verbose_eval=True)  # 输出每一轮的评估结果

# 打印交叉验证的结果
print(cv_results)

# 最终选择最佳迭代轮数并训练模型
best_round = cv_results['test-merror-mean'].idxmin() + 1
model = xgb.train(param, dtrain, num_boost_round=best_round)