xgboost增加focal loss损失

在xgboost中增加focal loss损失函数可以通过自定义损失函数来实现。focal loss是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数，特别适用于目标检测和图像分类任务。focal loss通过对易分类的样本进行降权，使得模型更加关注难分类的样本。

以下是实现focal loss在xgboost中的步骤：

1. **定义focal loss函数**：首先需要定义focal loss的公式。focal loss的公式如下：

\[ FL(p_t) = -\alpha_t (1 - p_t)^\gamma \log(p_t) \]

其中，\( p_t \) 是模型预测为正类的概率，\( \alpha_t \) 是平衡因子，\( \gamma \) 是聚焦参数。

2. **实现自定义损失函数**：在xgboost中，可以通过自定义损失函数来实现focal loss。需要重写`gradient`和`hessian`方法。

3. **配置xgboost参数**：在训练模型时，需要将自定义的损失函数传递给xgboost。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何在xgboost中实现focal loss：

import numpy as np
import xgboost as xgb

# 定义focal loss函数
def focal_loss(alpha, gamma):
    def loss(y_pred, dtrain):
        y_true = dtrain.get_label()
        y_pred = 1 / (1 + np.exp(-y_pred))  # sigmoid函数
        alpha_t = np.where(y_true == 1, alpha, 1 - alpha)
        p_t = np.where(y_true == 1, y_pred, 1 - y_pred)
        fl = -alpha_t * (1 - p_t) ** gamma * np.log(p_t)
        grad = alpha_t * gamma * (1 - p_t) ** (gamma - 1) * y_pred * (1 - y_pred) - alpha_t * (1 - p_t) ** gamma * (1 - y_pred) / p_t
        hess = alpha_t * gamma * (gamma - 1) * (1 - p_t) ** (gamma - 1) * y_pred * (1 - y_pred) * (1 - 2 * y_pred) + alpha_t * (1 - p_t) ** gamma * y_pred / p_t ** 2
        return grad, hess
    return loss

# 配置xgboost参数
params = {
    'objective': 'reg:squarederror',  # 自定义损失函数
    'eval_metric': 'logloss',
    'max_depth': 6,
    'eta': 0.3,
    'verbosity': 1
}

# 训练模型
dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test)
bst = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=100, obj=focal_loss(alpha=0.25, gamma=2))

# 预测
y_pred = bst.predict(dtest)