Amazon SageMaker XGBoost回归是否支持多维目标？

1. 二维浮点向量目标的支持情况 #

SageMaker官方内置的XGBoost回归算法原生不支持多输出回归（即二维目标向量）。XGBoost核心回归逻辑默认针对单变量目标设计，直接传入二维目标列会导致训练报错。

若要实现多输出回归，可采用两种替代方案：

• 拆分任务：将二维目标拆分为两个独立的单变量回归任务，分别训练两个XGBoost模型，各自预测一个维度的结果。
• 自定义逻辑：基于XGBoost开源代码，编写支持多输出的训练脚本，通过SageMaker自定义容器或Script Mode运行。这种方式需要自行实现多目标损失函数与预测逻辑。

2. 类别特征的支持情况 #

SageMaker XGBoost不直接处理类别特征，需提前完成特征预处理：

• 常用处理方式包括独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding，仅适用于有序类别）、目标编码（Target Encoding）。
• 可通过SageMaker Processing工具或本地完成编码后，再将处理后的数据集传入XGBoost训练。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DoktoriPartise19