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我已经在 python 中训练（并成功测试）了一个 xgboost 模型，如下所示：

dtrain 
=xgb.DMatrix(np.asmatrix(X_train),label=np.asarray(y_train,dtype=np.int), feature_names=feat_names)

optimal_model = xgb.train(plst, dtrain)

dtest = xgb.DMatrix(np.asmatrix(X_test),feature_names=feat_names)

optimal_model.save_model('sigdet.model')

我关注了 XgBoost 上的一篇文章（见链接），它解释了在 C++ 中加载和应用预测的正确方法：

// Load Model
g_learner = std::make_unique<Learner>(Learner::Create({}));
        std::unique_ptr<dmlc::Stream> fi(
            dmlc::Stream::Create(filename, "r"));
        g_learner->Load(fi.get());

// Predict
    DMatrixHandle h_test;
        XGDMatrixCreateFromMat((float *)features, 1, numFeatures , -999.9f, &h_test);
        xgboost::bst_ulong out_len;


        std::vector<float> preds;
        g_learner->Predict((DMatrix*)h_test,true, &preds); 

我的问题 (1)：我需要创建一个 DMatrix*，但是我只有一个 DMatrixHandle。如何使用我的数据正确创建 DMatrix？

我的问题（2）：当我尝试以下预测方法时：

DMatrixHandle h_test;
XGDMatrixCreateFromMat((float *)features, 1, numFeatures , -999.9f, &h_test);
xgboost::bst_ulong out_len;


int res = XGBoosterPredict(g_modelHandle, h_test, 1, …