增强型梯度提升（XGBoost）学习器背后的错误及其解决方案

当使用XGBoost库时，您可能偶然遇到一个棘手的错误：“xgboost.core.XGBoostError: b‘[14:48:08] 0 feature is supplied. Are you using raw Booster inter...”错误消息中的“C:\Users\Administrator\Desktop\xgboost\src\learner.cc:722”和“C:\Users\Administrator\Desktop\xgboost\src\learner.cc:1186”是该错误的关键部分，指示了错误源于XGBoost源代码中的特定位置。

错误根源：

1. 缺乏特征：

该错误通常表明您的训练数据中没有包含任何特征。XGBoost算法需要特征才能构建模型，如果没有特征，它将无法继续进行训练。

2. 训练数据存在缺失值：

训练数据中存在缺失值也会导致此错误。XGBoost对缺失值敏感，因此在训练之前需要对缺失值进行处理，例如删除包含缺失值的样本或使用缺失值填充技术。

3. 特征类型不匹配：

XGBoost只能处理数值型特征，因此如果您尝试使用非数值型特征（如文本或类别型特征），则会引发此错误。在使用XGBoost之前，您需要将非数值型特征转换为数值型特征。

解决方案：

1. 添加特征：

确保您的训练数据包含特征。您可以从原始数据中提取特征，也可以使用特征工程技术来创建新的特征。

2. 处理缺失值：

如果您在训练数据中发现了缺失值，请使用适当的技术来处理它们。您可以删除包含缺失值的样本，也可以使用缺失值填充技术（例如均值填充或中位数填充）来填充缺失值。

3. 转换特征类型：

如果您的训练数据包含非数值型特征，请使用适当的技术将其转换为数值型特征。您可以使用独热编码（one-hot encoding）或标签编码（label encoding）等技术来将类别型特征转换为数值型特征。对于文本特征，可以使用词袋模型（bag-of-words）或TF-IDF等技术来将其转换为数值型特征。

结论：

通过遵循上述步骤，您应该能够解决“xgboost.core.XGBoostError: b‘[14:48:08] 0 feature is supplied. Are you using raw Booster inter...”错误。如果您仍然遇到此错误，请仔细检查您的代码并确保您已正确地实现了XGBoost算法。