XGBoost在Matlab中的训练与预测函数xgboost_train和xgboost_test

Matlab 里的 xgboost 用法其实不少人都问过我，是怎么跑训练和预测。xgboost_train和xgboost_test这两个函数用起来还挺顺的，封装得比较好，不用手动转格式那一堆麻烦事。训练时候直接喂个数据矩阵就行，预测也一样，响应挺快的。

Matlab 的 xgboost_train 和 xgboost_test两个函数，算是比较实用的小工具。如果你习惯在 Matlab 里搞机器学习，又不想切到 Python，那它们还挺香的。尤其是搞科研的同学，用这套函数写 demo 或者出结果也方便，省得来回切语言。

这俩函数底层其实是调了 xgboost 的 C 接口，兼容性还不错。训练数据可以是普通double型的matrix，参数设定方式跟 Python 那边差不多，比如max_depth、eta这种常见的都能设。

如果你还没装好 xgboost，可以看看这个python 安装 xgboost的资源，虽然是 Python 的，但整体思路是一样的，C 接口编译那块差不多。

还有几个你会感兴趣的：XGBoost 回归预测 Matlab 代码可以当个 demo 看看，Xgboost 原理那篇文档讲得也还行，适合回顾一下算法细节。

建议你运行前先确认 Matlab 版本支持动态库调用，路径也要设对，尤其是xgboost.dll那块，不然容易报错。如果你是在 Windows 系统上跑的，记得 DLL 放在bin目录下，或者手动添加环境变量。

如果你平时偏向 Matlab 数据，又想借用 xgboost 的模型能力，可以试试这两个函数，效果还不错。