i具有一组功能：x1，x2，x3。此外，我有一组标签：y1，y2，y3。
例如，我的X变量是身高，体重和多年的教育。每个YI都代表以下领域的等级：科学，艺术和管理。每个学生都有一个CO响应领域(科学，艺术，管理(的成绩。我想使用XGBoost算法来识别最低分数的类。例如，如果标记为(10、25、5(，则算法应将类预测为y3。我如何自定义目标函数以完成此任务。我是R用户
在这种情况下，不确定它是解决此问题的最佳方法，但可以解决它。
构建3种型号。每个模型将基于x1, x2, x3预测Yi类。(这意味着您将复制数据3次，对于每个副本，您将预测共同响应的Yi
so Model1将预测class1的等级，class2的model2等。
比模型的结果对最小问题运行。最低是获胜者。
为每个模型使用常规的"线性：reg"目标函数。
通过简单的精度测试来消除您的程序。