多分类 xgboost eval_metric

在XGBoost中，`eval_metric`参数用于指定模型训练过程中使用哪个评估指标进行多分类任务的模型评估。以下是一些常见的`eval_metric`选项：

1. `merror`：平均错误率。这是一个分类错误的度量，计算方式为错误分类样本数除以总样本数。

2. `mlogloss`：多类对数损失。这是多分类问题中最常用的损失函数之一，用于衡量预测概率与真实标签之间的差异。

3. `logloss`：对数损失。在二分类问题中使用，类似于`mlogloss`但只适用于二分类任务。

4. `ndcg`：归一化折损累计增益。这是在推荐系统中衡量排序质量的指标，对预测结果的排序进行评估。

5. `error`：分类错误率。与`merror`类似，但是不进行平均。

6. `auc`：曲线下面积。在二分类问题中使用，计算ROC曲线下的面积。

这只是一些常见的`eval_metric`选项，XGBoost还提供了其他可用的评估指标。具体选择哪个指标取决于你的具体问题和需求。

相关问题

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。

xgboost库custom_metric

XGBoost（ Extreme Gradient Boosting）是一个流行的梯度增强库，主要用于构建决策树模型。`custom_metric`这个词在XGBoost中特指自定义评估指标。XGBoost允许用户通过实现`sklearn.metrics.BaseScorer`类或使用Python函数形式来创建自定义的评估函数，这些函数可以在训练过程中计算并返回你需要的性能度量，例如F1分数、AUC-ROC等。

以下是创建和使用自定义`metric`的一般步骤：

1. **定义函数**：
- 如果是函数形式，它应该接收预测值和实际标签作为输入，然后返回一个浮点数表示度量结果。

   def custom_auc(y_true, y_pred):
       # 实现AUC-ROC计算逻辑
       pass

2. **实例化`Metric`对象**：
- 使用`xgboost.callback.EvalMetric`来创建一个`custom_metric`的实例。

   metric = xgb.callback.EvalMetric(name='my_custom_metric', feval=custom_auc)

3. **在训练中使用**：
- 当调用`xgb.train`时，在`evals`参数中指定包含你的自定义评估函数的列表。

   bst = xgb.train(param, dtrain, num_boost_round, evals=[(dtrain, 'train'), (dtest, 'eval')], callbacks=[metric])

4. **获取结果**：
- 训练完成后，你可以从回调中获取到每个迭代步的自定义度量结果。