把Focal Loss损失函数嵌入Xgboost的代码

由于XGBoost本身不支持直接在训练过程中改变内置的损失函数，所以将Focal Loss这样的自定义损失函数应用于XGBoost并不是常规操作。不过，你可以采用一种间接的方式来利用这个思路，通过分两步走的方法：

1. 首先，你需要在深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）中训练一个模型，采用Focal Loss作为损失函数。这里是一个简单的例子，假设我们正在用Python的Keras库：

import keras
from keras.losses import BinaryCrossentropy as BCE

def focal_loss(gamma=2., alpha=.25):
    def focal_loss_fixed(y_true, y_pred):
        pt_1 = tf.where(tf.equal(y_true, 1), y_pred, tf.ones_like(y_pred))
        pt_0 = tf.where(tf.equal(y_true, 0), y_pred, tf.zeros_like(y_pred))

        return -K.mean(alpha * K.pow(1. - pt_1, gamma) * BCE(y_true, pt_1)) \
                - K.mean((1 - alpha) * K.pow(pt_0, gamma) * BCE(y_true, pt_0))
    
    return focal_loss_fixed

# 使用Focal Loss训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss=focal_loss())

2. 然后，训练完成后，你可以使用模型的输出（通常是一些特征向量）作为XGBoost的输入。在XGBoost中，你可以这样做：

import xgboost as xgb
xgb_data = model.predict(X_train) # X_train是你的训练数据
dtrain = xgb.DMatrix(xgb_data, label=y_train) # y_train是你的标签
param = {'objective': 'binary:logistic'} # 或者其他的回归/分类目标
bst = xgb.train(param, dtrain)

这里的`xgb_data`是来自深度学习模型的特征，XGBoost会基于这些特征继续优化。请注意，这只是一个大致示例，实际应用可能需要调整参数并处理数据转换等问题。