除了logloss 多分类任务的ngboost的损失函数一般可以用什么？如何更改？给出代码

除了logloss，ngboost还支持使用指数损失函数（exponential loss）和贝叶斯损失函数（Bayesian loss）来解决多分类问题。

要更改ngboost的损失函数，需要在实例化ngboost模型时通过`Dist`参数来指定所需的损失函数，具体如下：

1. 指数损失函数：

from ngboost.distns import Exponential

ngb = NGBClassifier(Dist=Exponential, ...)

2. 贝叶斯损失函数：

from ngboost.scores import CRPS
from ngboost.distns import k_categorical

ngb = NGBClassifier(Dist=k_categorical(3), Score=CRPS(), ...)

其中，`k_categorical`表示多分类问题中的k个类别，`CRPS`则为贝叶斯损失函数。

需要注意的是，对于不同的损失函数，需要选择适当的评估指标（如对于指数损失函数，可以使用平均绝对误差MAE或平均平方误差MSE作为评估指标）。

完整的代码示例如下：

from ngboost import NGBClassifier
from ngboost.distns import Exponential
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据
X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 实例化ngboost模型，使用指数损失函数
ngb = NGBClassifier(Dist=Exponential, n_estimators=1000, learning_rate=0.01, verbose=False)

# 拟合数据
ngb.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
preds = ngb.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = (preds == y_test).sum() / len(y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

如果要使用贝叶斯损失函数，可以将第5行代码更改为：

from ngboost.scores import CRPS
from ngboost.distns import k_categorical

ngb = NGBClassifier(Dist=k_categorical(3), Score=CRPS(), n_estimators=1000, learning_rate=0.01, verbose=False)