xgboost的sklearn库的损失函数可以自定义吗
时间: 2024-09-10 09:18:48 浏览: 72
xgboost+sklearn python包,解压在环境中可以直接使用
XGBoost的Scikit-Learn集成确实允许用户自定义损失函数。在XGBoost的Scikit-Learn API中,你可以通过设置`objective`参数来自定义损失函数。这个参数接受一个字符串,对应于预定义的损失函数名,如“reg:squarederror”用于线性回归,或者你可以传递一个自定义的函数名称。
例如,如果你想定义一个自定义的平方和绝对值损失(即L1+L2正则化),你可以这么写:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
from xgboost import XGBRegressor
def custom_loss(preds, dtrain):
labels = dtrain.get_label()
return 'sum((abs(labels-preds) + 0.5*preds**2))'
model = XGBRegressor(objective='custom', objective_func=custom_loss)
```
在这里,`objective_func`参数是你自定义的损失函数。请注意,你需要提供一个接受预测值(`preds`)和训练数据实例(`dtrain`)并返回数值结果的函数。
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