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python - 如何为 xgboost.train 设置评估指标？

问题描述

如何设置 xgboost.train 以优化特定评估指标，类似于我如何设置 xgboost.fit(eval_metric = 'auc')？

标签： pythonxgboost

解决方案

您必须在参数中进行设置。

例如：

params = {
 'objective': 'multi:softprob',
 'tree_method': 'gpu_hist',
 'num_class': 27,
 'seed': 0,
 'max_depth': 2,
 'colsample_bytree': 0.36524046160303747,
 'colsample_bylevel': 0.7008644188368828,
 'grow_policy': 'lossguide',
 'lambda': 1-08,
 'alpha': 0.1,
 'subsample': 0.9,
 'eta': 0.01,
 'eval_metric': 'merror'}

xgb.train(params, dX_train, 
          num_boost_round=100, 
          verbose_eval=10, 
          early_stopping_rounds=10, 
          evals=[(dX_train, 'train') , (dX_valid, 'valid')],
          )

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