matlab Xgboost 多分类安装

要在MATLAB中安装XGBoost多分类算法，你可以按照以下步骤进行操作:

1. 首先，确保你的MATLAB版本在2018b及以上版本。这是因为你引用的代码是基于MATLAB2018b及以上版本进行开发的。

2. 确保你已经安装了XGBoost库。你可以通过以下命令在MATLAB中安装XGBoost:

!pip install xgboost

3. 导入XGBoost库到MATLAB中，你可以使用以下命令:

import xgboost

4. 根据你的具体需求，使用适当的函数和参数来实现多分类任务。你可以参考引用中给出的完整源码和数据，根据你的需要进行相应的修改和调整。

总结起来，要在MATLAB中安装和使用XGBoost多分类算法，你需要确认你的MATLAB版本符合要求，安装XGBoost库，并根据你的需求进行相应的代码实现。希望对你有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab实现SSA-XGBoost麻雀算法优化XGBoost的多特征分类预测（完整源码和数据）](https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87241247)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [MATLAB实现SSA-XGBoost多输入回归预测（完整源码和数据）](https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/86814110)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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