我正在尝试训练一个XGBRegressor模型，使用重塑后的时间序列数据，使得X_train的形状可能是(12345, 5, 10)，如果有12345个样本，10个特征和5个时间步长。
然而，当我们尝试使用这样的训练数据来训练XGBRegressor时，
import xgboost as xgb
xgb = xgb.XGBRegressor()
xgbr.fit(X_train, y_train)我们会遇到以下错误：
ValueError: (‘Expecting 2 dimensional numpy.ndarray, got: ‘, (12345, 5, 10))
如何正确地在包含时间步长的训练数据上训练XGBRegressor？
回答：
从错误信息中可以清楚地看出，您不能直接使用三维形状的数组来拟合和训练XGBRegressor。虽然在时间序列问题中使用机器学习是很常见的，但您必须确保向回归器提供有意义的特征，这些特征能够捕捉样本之间的时间依赖性。
对于您的问题，您可以从创建一个新的特征开始，这个特征表示样本所属的时间步长。这样，决策树还可以学习时间依赖变量对目标变量的影响。当然，您添加的有意义特征越多越好，因此您也可以考虑包括其他可能的时间依赖统计特征。
