您有一個包含 1,200 個產品的標記資料集，每個產品都由 15 個數值特徵（標題、尺寸、重量、價格等）描述，並歸屬於六個類別產品類別之一。使用此資料集對新產品進行分類時，哪種模型最適合訓練？

XGBoost 是一種高效能的梯度提升決策樹模型，非常適合處理表格資料和多類別分類問題。當 objective 設定為 multi:softmax 時，它能直接輸出每個類別的機率，並選擇機率最高的類別作為預測結果，這與題目中將新產品分類到六個類別之一的需求完全吻合。 深度卷積神經網路 (CNN) 主要用於處理圖像資料，對於只有 15 個數值特徵的表格資料集來說，並非最有效或最適合的模型。迴歸森林用於迴歸問題，而非分類問題。DeepAR 遞歸神經網路主要用於時間序列預測，與本題的產品分類任務無關。