XGBoost自定义损失函数

XGBoost（ Extreme Gradient Boosting，极进梯度提升）是一个强大的梯度增强算法库，它支持用户自定义损失函数。自定义损失函数允许你在训练模型时使用特定于业务场景的目标。XGBoost通过`objective`参数接受自定义损失函数，这个参数可以是一个预定义的内置损失（如`binary:logistic`、`reg:squarederror`等）或一个自定义函数字符串。

如果你想自定义损失，你可以编写一个Python函数，该函数接收两个参数：预测值`ypred`和实际目标`ytrue`。例如，如果你想要一个二分类问题中的Focal Loss，你可能会这样做：

def custom_focal_loss(ypred, ytrue):
    gamma = 2  # 可调整的聚焦系数
    p = np.clip(ypred, 1e-8, 1 - 1e-8)
    loss = -(ytrue * np.log(p)**gamma + (1 - ytrue) * np.log(1 - p)**gamma)
    return np.mean(loss)

# 使用自定义损失
xgb_model = xgboost.XGBClassifier(objective='custom', objective_func=custom_focal_loss)

记得在自定义函数中处理异常，并确保其满足梯度下降的要求，以便优化过程能正常工作。