mse_scorer 函数不能直接用作 XGBoost 的训练损失函数吗

`mse_scorer` 是一个评估指标，它通常用于衡量回归模型的均方误差(Mean Squared Error)，这种指标常用于计算预测值与真实值之间的差距。然而，XGBoost 等梯度 boosting 模型在其训练过程中通常期望的是一个能够指导优化过程的实际损失函数，而不是纯粹的评估指标。

XGBoost 默认使用的是对数损失（Logarithmic Loss，对于二分类问题）或平方损失（Squared Error，对于回归问题），这些才是其内部使用的损失函数。如果你想在 XGBoost 中使用 `mse_scorer` 来指导训练，你需要创建一个自定义的损失函数，并将其传递给 `xgb.train()` 或 `xgboost.DMatrix.set_param()` 的 `objective` 参数。这涉及到编写一些 Python 代码，将 `mse_scorer` 转换为可以在优化循环中直接求导的形式。

举个例子，你可以这样做：

from sklearn.metrics import make_scorer
import xgboost as xgb

# 创建 MSE Scorers
mse = make_scorer(mean_squared_error)

def custom_mse(preds, dtrain):
    labels = dtrain.get_label()
    return 'custom_mse', mse(preds, labels)

# 使用自定义损失函数训练
dtrain = xgb.DMatrix(...)
bst = xgb.train({
    'objective': custom_mse,
    'evals': [(dtrain, 'train')],
    'early_stopping_rounds': ...},
    params=...,
    num_boost_round=...)