如何在Python中为xgboost编写自定义评估指标？

我想在Python中为xgboost添加kappa评估指标。我在理解如何将Python函数与xgboost连接上遇到了困难。

根据xgboost的文档，“用户可以添加多个评估指标，对于Python用户，请记住将指标作为参数对的列表传递，而不是映射，这样后面的‘eval_metric’就不会覆盖前面的。”

这个问题在xgboost的GitHub页面上已经针对R语言提出，但对于Python还没有解决方案。

例如，如果kappa函数是这样的：

def kappa(preds, y):    # 执行kappa计算    return score

我该如何在xgboost中实现它呢？在eval_metric参数中指定'kappa'字符串会导致XGBoostError: unknown evaluation metric type: kappa错误。

同样，指定kappa方法对象会导致XGBoostError: unknown evaluation metric type: <function kappa at 0x7fbef4b03488>错误。

如何在Python中使用xgboost的自定义评估指标？

回答：

将你的方法改为：

def kappa(preds, y):    # 执行kappa计算    return 'kappa', score

并使用feval参数：

bst = xgb.train(params, dtrain, num_rounds, watchlist, feval=kappa, maximize=False)

在编写自定义评估指标时，请记住设置maximize参数。将其设置为true意味着算法在评估指标得分更高时表现更好。

学技术