在 xgboost 库中，XGBRegressor有多个内置损失函数吗

在xgboost库中，XGBRegressor确实支持多种内置的损失函数。XGBoost是一个流行的梯度提升库，用于解决回归问题。XGBRegressor模型允许用户选择不同的损失函数以适应不同的任务需求。常见的损失函数包括：

1. **均方误差（Mean Squared Error, MSE）**：这是默认的损失函数，适用于预测连续数值的回归问题。
2. **绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）**：对异常值不太敏感，适合对成本或精度有线性关系的问题。
3. **对数损失（Log Loss, logistic）**：通常用于二分类问题，但通过调整它可以处理更广泛的概率预测范围。
4. **Huber Loss**：一种结合了MSE和MAE的混合损失，对于离群点比较鲁棒。
5. **Quantile Regression**：用于估计响应变量的特定分位数。

你可以通过`objective`参数来指定这些损失函数。例如：

XGBRegressor(objective='mse') # 使用均方误差
XGBRegressor(objective='mae') # 使用绝对误差