ngboost损失函数可以换成什么，给出代码示例

Ngboost支持多种损失函数，包括默认的负对数似然损失函数nll，平方误差损失函数mse，绝对误差损失函数mae以及分位数回归损失函数quantile。

如果想要使用其他自定义的损失函数，可以实现一个损失函数类，继承自sklearn的RegressorMixin类，并实现以下两个方法：

- negative_gradient(y_true, y_pred, **kwargs)：计算负梯度向量，用来更新模型参数。
- init_estimator()：初始化基模型对象。

以下是一个自定义的Huber损失函数的示例代码：

from sklearn.base import RegressorMixin
import numpy as np

class HuberLoss(RegressorMixin):
    def __init__(self, alpha=0.5):
        self.alpha = alpha
    
    def negative_gradient(self, y_true, y_pred):
        residual = y_true - y_pred
        abs_residual = np.abs(residual)
        mask = abs_residual <= self.alpha
        return -mask * residual + (1 - mask) * self.alpha * np.sign(residual)
    
    def init_estimator(self):
        return LinearRegression()

这里实现的是Huber损失函数，其中alpha是超参数，控制了对大误差和小误差的惩罚程度。具体实现时，首先计算预测值和真实值之间的残差，然后根据残差的绝对值与alpha的比较结果，构建一个掩码，用于区分大误差和小误差。最后根据掩码和残差的正负情况，计算对应的负梯度向量。

使用自定义的损失函数时，只需要将其作为Ngboost的参数传入即可，例如：

from ngboost import NGBRegressor

X, y = load_boston(return_X_y=True)

# 使用自定义的Huber损失函数
ngb = NGBRegressor(loss=HuberLoss(alpha=1.0), n_estimators=100, learning_rate=0.01, verbose=False)
ngb.fit(X, y)

# 测试模型效果
y_pred = ngb.predict(X)
mse = mean_squared_error(y, y_pred)
print("MSE:", mse)

在这个示例中，我们使用自定义的HuberLoss作为Ngboost的损失函数，训练了一个回归模型，并计算了均方误差（MSE）作为评估指标。