XGBoost学习目标参数objective、eval_metric

XGBoost学习目标参数objective是指训练模型时所采用的损失函数，常见的有reg:linear、reg:logistic、binary:logistic等。eval_metric是指在训练过程中用来评估模型性能的指标，常见的有rmse、mae、logloss等。

相关问题

objective和eval_metric还有几种参数？

在XGBoost中，`objective`和`eval_metric`都有多种可选参数。下面是一些常见的参数选项：

`objective`参数的常见选项：
- `reg:linear`: 线性回归问题。
- `reg:logistic`: 逻辑回归问题。
- `binary:logistic`: 二分类问题的逻辑回归，输出概率。
- `binary:logitraw`: 二分类问题的逻辑回归，输出原始分数。
- `multi:softmax`: 多分类问题，使用softmax作为目标函数。
- `multi:softprob`: 多分类问题，输出样本属于每个类别的概率。

`eval_metric`参数的常见选项：
- `rmse`: 均方根误差。
- `mae`: 平均绝对误差。
- `logloss`: 负对数似然损失。
- `error`: 二分类错误率。
- `merror`: 多分类错误率。
- `auc`: 曲线下面积。
- `ndcg`: 归一化折损累计增益。
- `map`: 平均精确率均值。

以上只是一些常见的选项，实际上XGBoost支持更多的目标函数和评估指标。你可以根据具体的问题类型和需求选择合适的参数。详细的参数选项可以参考XGBoost的官方文档。

XGBClassifier.fit() got an unexpected keyword argument 'eval_metric'

这个错误表明，在尝试使用XGBoost的`XGBClassifier.fit()`方法时，你传递了一个名为`eval_metric`的参数，但它实际上不是这个方法期望的关键词参数。从你给出的警告信息来看，`eval_metric`应该是在`XGBClassifier`初始化时通过构造函数设置，或者是在训练之前通过`set_params()`方法配置。

`fit()`方法通常接受的标准参数包括数据（如`X`和`y`），监督学习的目标（如`objective`），以及其他的训练选项（如迭代次数`n_estimators`）。如果你仍然想在训练过程中监控某个评估指标，你应该在`XGBClassifier`初始化的时候指定，例如：

model = XGBClassifier(objective='binary:logistic', eval_metric='logloss')
model.fit(X_train, y_train)

或者在训练之后再设置：

model.set_params(eval_metric='logloss')

如果不确定具体应该如何替换，可以查看官方文档或搜索相关示例以找到正确的用法。