如何在python中为xgboost编写自定义评估指标？

Question

我想在Python中添加用于xgboost的kappa评估指标。我无法理解如何将Python函数与xgboost连接。

根据xgboost文档，＆＃34;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列表而不是map传递，以便后者'eval_metric'不会覆盖前一个＆＃34;

这已经在xgboost's github page中针对R而不是针对Python而提出。

例如，如果kappa函数是：

def kappa(preds, y):
    # perform kappa calculation
    return score

如何使用xgboost实现它？ 在'kappa'参数中将eval_metric指定为字符串 结果为XGBoostError: unknown evaluation metric type: kappa。

同样指定kappa方法对象会产生XGBoostError: unknown evaluation metric type: <function kappa at 0x7fbef4b03488>。

如何在python中的xgboost中使用自定义评估指标？

Answer 1

将您的方法更改为：

def kappa(preds, y):
    # perform kappa calculation
    return 'kappa', score

并将其与feval参数一起使用：

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

编写自定义评估指标时，请记住设置maximize参数。将其设置为true意味着评估指标得分越高，算法越好。