LibSVM格式简介

对于训练或预测，XGBoost采用如下格式的实例文件：

1 101:1.2 102:0.03
0 1:2.1 10001:300 10002:400
0 0:1.3 1:0.3
1 0:0.01 1:0.3
0 0:0.2 1:0.3

每行代表一个实例，第一行‘1‘是实例标签，‘101‘和‘102‘是特征索引，‘1.2‘和‘0.03‘是特征值。在二进制分类情况中，‘1‘用于指示阳性样本，‘0‘用于指示阴性样本。我们还支持[0,1]中的概率值作为标签，以指示实例为正的概率。

原文：https://www.cnblogs.com/luozeng/p/11028029.html