在AWS SageMaker中使用XGBoost算法进行多分类时，需要设置正确的num_class超参数。这个参数用于指定类别的数量。如果不设置或设置错误，会导致训练模型时出现错误。下面是一个设置num_class参数的代码示例：

import sagemaker
from sagemaker import image_uris

sess = sagemaker.Session()
region = sess.boto_region_name
container = image_uris.retrieve(framework='xgboost', region=region, version='1.2-1')

xgb = sagemaker.estimator.Estimator(container,
                                    role=sagemaker.get_execution_role(),
                                    instance_count=1, 
                                    instance_type='ml.m4.xlarge', 
                                    output_path=output_path,
                                    sagemaker_session=sess)

xgb.set_hyperparameters(objective='multi:softmax',
                        early_stopping_rounds=10,
                        num_round=25,
                        num_class=10)

在这个代码示例中，我们设置了num_class参数为10，以指定我们的数据集有10个类别。根据自己的数据集情况，需要设置正确的num_class值。