我试图使用.train函数和DMatrix使用XGBoost库，但由于一个错误我有点卡住：
Traceback（最近一次调用最后一次）：
文件“”，第1行，在runfile中（'E：/CrossValidation.py'，wdir ='E：/'）
文件“C：\ Users \ users \ Anaconda3 \ envs \ Lightgbm \ lib \ site-packages \ spyder \ utils \ site \ sitecustomize.py”，第705行，在runfile execfile（filename，namespace）中
文件“C：\ Users \ users \ Anaconda3 \ envs \ Lightgbm \ lib \ site-packages \ spyder \ utils \ site \ sitecustomize.py”，第102行，在execfile exec中（compile（f.read（），filename，' exec'），命名空间）
在mainXGB（）中的文件“E：/CrossValidation.py”，第218行
文件“E：/CrossValidation.py”，第214行，在mainXGB中crossval_preds，val_preds = cv.train（X_data = X_train.values，y_data = y_train.values，X_test = X_val.values，params = xgb_params）
文件“E：/CrossValidation.py”，第136行，在train early_stopping_rounds = early_stopping_rounds）
文件“C：\ Users \ users \ Anaconda3 \ envs \ Lightgbm \ lib \ site-packages \ xgboost \ training.py”，第204行，列车xgb_model = xgb_model，callbacks = callbacks）
文件“C：\ Users \ users \ Anaconda3 \ envs \ Lightgbm \ lib \ site-packages \ xgboost \ training.py”，第32行，在_train_internal bst = Booster（params，[dtrain] + [d [0] for d）在evals]）
文件“C：\ Users \ users \ Anaconda3 \ envs \ Lightgbm \ lib \ site-packages \ xgboost \ training.py”，第32行，bst = Booster（params，[dtrain] + [d [0]表示d in evals]）
TypeError：'DMatrix'对象不支持索引
这是我的一段代码：
dtrain = xgb.DMatrix(X_data[train_idx], label=np.log1p(y_data[train_idx])) # datas.slice(train_idx)
dtest = xgb.DMatrix(X_data[val_idx], label=np.log1p(y_data[val_idx]))
print('data created for xgboost')
model = self.model_base.train(params=params, dtrain=dtrain, num_boost_round=number_iteration, evals=[dtest], early_stopping_rounds=early_stopping_rounds)
有谁知道如何解决这个问题？
问题在于evals论证。预计元组列表，所以将evals=[dtest]更改为evals=[(dtest, "Test")]。