Как обучить модель xgboost для получения 0/1?
В один комментарий решение задачи машинного обучения не уложишь.
Для начала, выпишите, что есть объект, для которого делаются предсказания, какие у него есть признаки (входные данные), что является выходными данными. После этого попытайтесь понять, какую задачу вы решаете - классификацию, регрессию, кластеризацию. Возьмите самый простой алгоритм, решающий задачу и попробуйте использовать его с помощью любой библиотеки, в которой вы хоть как-то разбираетесь. Выберите метрики, оценивающие качество работы алгоритма. Потом попробуйте другой алгоритм. Сравните их друг с другом.
Когда всё это будет получаться так же легко как вопросы в тостер писать, попробуйте xgboost.
нашел хороший материал по теме тут 
возник ключевой вопрос, чтобы не плодите темы, есть csv файл, в некоторых строчках стоит знак "-", значит, что в статистике его учитывать не нужно, как подготовить базу данных в таком случае? как указать на то, что ячейки, которые содержат - должны не восприниматься?