xgboost 自定义目标函数和评估函数

https://zhpmatrix.github.io/2017/06/29/custom-xgboost/

https://www.cnblogs.com/silence-gtx/p/5812012.html

https://blog.csdn.net/hfzd24/article/details/76903927

如下，自定义评估函数 maxrecall：

def maxRecall(preds,dtrain): #preds是结果（概率值），dtrain是个带label的DMatrix
    labels=dtrain.get_label() #提取label
    preds=1-preds
    precision,recall,threshold=precision_recall_curve(labels,preds,pos_label=0)
    pr=pd.DataFrame({'precision':precision,'recall':recall})
    return 'Max Recall:',pr[pr.precision>=0.97].recall.max()

参数和轮数就按一般设置，然后watchlist不能少，不然就不会输出东西了，比如watchlist=[(xgb_train,'train'), (xgb_test,'eval')]

最后就是xgb.train中的内容了，写成：

bst=xgb.train(param,xg_train,n_round,watchlist,feval=maxRecall,maximize=False)

就行了。feval就是你的metric，maximize要加上，虽然不知道具体有什么用……

2、如果你需要自定义损失函数的话。先写你的损失函数，比如：

def custom_loss(y_pre,D_label): #别人的自定义损失函数
    label=D_label.get_label()
    penalty=2.0
    grad=-label/y_pre+penalty*(1-label)/(1-y_pre) #梯度
    hess=label/(y_pre**2)+penalty*(1-label)/(1-y_pre)**2 #2阶导
    return grad,hess

bst=xgb.train(param,xg_train,n_round,watchlist,feval=maxRecall,obj=custom_loss,maximize=False)

只要再加上obj=custom_loss就可以了...