xgboost4j使用reg:squarederror目标函数

XGBoost4J是一个用于Java的XGBoost库，它支持多种目标函数，包括`reg:squarederror`。`reg:squarederror`是回归问题中常用的一种目标函数，它通过计算预测值与实际值之间的平方误差来评估模型的性能。

在使用XGBoost4J进行回归任务时，可以通过设置参数`objective`为`"reg:squarederror"`来指定使用平方误差作为损失函数。例如：

import ml.dmlc.xgboost4j.java.*;

public class XGBoostExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 加载训练数据
        DMatrix trainMat = new DMatrix("train.svm.txt");
        // 设置参数
        HashMap<String, Object> params = new HashMap<>();
        params.put("objective", "reg:squarederror");
        params.put("eta", 0.1);
        params.put("max_depth", 3);
        params.put("silent", 1);
        params.put("nthread", 6);
        // 训练模型
        Booster booster = XGBoost.train(trainMat, params, 10, new HashMap<>(), null, null);
        // 保存模型
        booster.saveModel("model.bin");
    }
}

在这个例子中，我们首先创建了一个`DMatrix`对象来表示训练数据，然后设置了参数`objective`为`"reg:squarederror"`，表示使用平方误差作为损失函数。接着，我们调用了`XGBoost.train`方法来训练模型，并将训练好的模型保存到文件中。