停止基于eval_metric的xgboost

是指在使用xgboost算法进行模型训练时，停止使用eval_metric参数来评估模型的性能和选择最佳模型。

xgboost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法，它在解决各种机器学习问题中表现出色。在xgboost中，eval_metric参数用于指定评估模型性能的指标，例如均方根误差（RMSE）、对数损失（logloss）等。通过设置eval_metric参数，可以根据指定的指标来优化模型的训练过程。

然而，停止基于eval_metric的xgboost意味着不再使用eval_metric参数来评估模型性能。这可能是因为eval_metric参数选择的指标不适合当前的问题，或者希望使用其他指标来评估模型性能。

停止基于eval_metric的xgboost并不意味着停止使用xgboost算法，而是停止使用eval_metric参数进行模型性能评估。在停止基于eval_metric的xgboost后，可以选择其他评估指标或自定义评估指标来评估模型性能。

腾讯云提供了XGBoost的云原生解决方案，即Tencent ML-Platform（https://cloud.tencent.com/product/tiia）。Tencent ML-Platform是一个全面的机器学习平台，提供了丰富的机器学习算法和工具，包括XGBoost。通过Tencent ML-Platform，可以方便地使用XGBoost进行模型训练和性能评估。

总结起来，停止基于eval_metric的xgboost意味着不再使用eval_metric参数来评估模型性能，可以选择其他评估指标或自定义评估指标。腾讯云的Tencent ML-Platform提供了XGBoost的云原生解决方案，方便用户进行模型训练和性能评估。