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问XGBoost python自定义目标函数
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Stack Overflow用户

提问于 2018-05-03 21:48:25

回答 1查看 2.4K关注 0票数 3

根据文档，http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html如果我们想要定义自定义目标函数，它应该有签名

objective(y_true, y_pred) -> grad, hess

哪里

hess: array_like of shape [n_samples]
The value of the second derivative for each sample point

但是，如果我们有损失函数，依赖于N个变量，我们应该有二阶导数的NxN矩阵，但是我们的hess的形状只有Nx1。我们应该排除“交叉变量”的衍生工具吗？还有别的吗？

发布于 2018-05-04 10:54:19

我认为，你必须取的导数是关于Booster返回的分数。因此，它导致每个训练示例(=sample)有一个值，从而导致n_samples数组。得分是进入目标函数的值，即在MSE中的(x-m)**2中的x或逻辑函数中的1/(1+exp(-x))。

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/50164303

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