给我一段基于softmax目标函数的xgboost代码，生成数据并进行训练

在XGBoost中，Softmax回归是一种用于分类任务的模型，它通常用于处理多类别问题。这里是一个简单的例子，我们将首先导入必要的库，然后生成一些模拟数据，接着使用Softmax作为目标函数进行训练：

# 导入所需的库
import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 创建样本数据（假设我们有3个类别）
num_classes = 3
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=8, random_state=42)
y = LabelEncoder().fit_transform(y)  # 将类别标签编码

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义DMatrix格式的数据，这是XGBoost需要的输入格式
dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test)

# 定义参数，包括 Softmax 分类器参数
params = {
    'objective': 'multi:softmax',  # 使用Softmax作为目标函数
    'num_class': num_classes,  # 类别数
    'eta': 0.1,  # 学习率
    'max_depth': 5,  # 树的最大深度
}

# 训练模型
model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=100, early_stopping_rounds=10)

# 测试模型性能
preds = model.predict(dtest)

在这个例子中，`xgb.train`函数会根据给定的参数和数据迭代地构建决策树，并优化Softmax损失函数。`predict`方法用于生成预测结果。