怎么把时间加权版本的交叉熵损失函数嵌入XGboost中

在XGBoost框架中，传统的二分类或多分类任务通常使用的是对数损失函数（Logarithmic Loss），它不是直接的时间加权（Time-Weighted Cross Entropy）。然而，如果你需要考虑时间序列数据中每个样本的重要性随时间变化的情况，你可以自定义损失函数或者通过外部优化调整。

一种方法是利用XGBoost的回调机制（Callback Function）。你可以创建一个自定义的`Callback`类，在模型训练过程中计算时间加权的交叉熵，并将这个值作为损失返回给XGBoost。这需要你手写部分梯度更新逻辑以及损失函数计算。

以下是一个简单的示例（Python代码）：

import xgboost as xgb

class TimeWeightedCECallback(xgb.callback.Callback):
    def __init__(self, importance_weights):
        self.weights = importance_weights
        self.loss_sum = 0
        self.n_samples = 0

    def after_iteration(self, i, env):
        if i > 0:  # 首轮不需要计算权重
            weight = self.weights[i - 1]
            pred = env.predict(env.data.get_label())
            target = env.data.get_label()
            loss = -(weight * (target * np.log(pred) + (1 - target) * np.log(1 - pred)))
            self.loss_sum += loss.sum()
            self.n_samples += len(loss)

    def get_loss(self):
        return self.loss_sum / self.n_samples

# 假设你有一个按时间顺序排列的时间加权重要性数组weights
custom_obj = TimeWeightedCECallback(weights)
params = {
    'objective': 'binary:logistic',  # 或者'multi:softmax'
    'eval_metric': 'error',
    'callbacks': [custom_obj]
}
dtrain = xgb.DMatrix(your_data, label=your_labels)
bst = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=num_rounds, evals=[(dtrain, 'train')])