r语言xgboost预测

你可以使用xgboost包来进行r语言中的xgboost预测。以下是一个简单的例子：

首先，你需要安装xgboost包和数据预处理包dplyr：

install.packages("xgboost")
install.packages("dplyr")

然后，你可以使用以下代码进行数据准备和模型训练：

library(xgboost)
library(dplyr)

# 加载数据
data(agaricus.train, package='xgboost')

# 数据预处理
train <- agaricus.train %>% 
  data.frame() %>% 
  mutate(label = ifelse(y == 1, 1, 0)) %>% 
  select(-y)

# 训练模型
bst <- xgboost(data = train[, -1], label = train$label, max_depth = 2, nrounds = 2, objective = "binary:logistic")

在训练模型之后，你可以使用以下代码进行预测：

# 加载测试数据
data(agaricus.test, package='xgboost')

# 数据预处理
test <- agaricus.test %>% 
  data.frame() %>% 
  select(-y)

# 预测结果
pred <- predict(bst, test)

# 输出预测结果
head(pred)

这将输出测试数据的前几个预测结果。