我在将我的数据拟合到 xgboost 分类器模型时遇到了困难。当我运行这个：
classifier = xgboost(data = as.matrix(training_set[c(4:15, 17:18,20:28)]),
label = training_set$posted_ind, nrounds = 10)
R Studio 告诉我：
Error in xgb.DMatrix(data, label = label, missing = missing) :
'data' has class 'character' and length 1472000.
'data' accepts either a numeric matrix or a single filename.
训练集数据既有连续数据也有分类数据，但所有分类数据都被编码为这样（并且相同的数据适用于随机森林和朴素贝叶斯模型）。是否需要完成一些额外的步骤，以便我可以在 xgboost 模型中使用这些数据？