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。

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。