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R語言xgboost自定義目標函數
2018-01-06
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R語言xgboost自定義目標函數

要自定義xgboost的目標函數，有兩種方式
    自定義目標函數(objective)
    自定義評價函數(feval)。
如果是自定義目標函數你需要求解該目標函數的梯度以及二階梯度。
例子：自定義的objective
logregobj <- function(preds, dtrain) {
  labels <- getinfo(dtrain, "label")
  preds <- 1/(1 + exp(-preds))
  grad <- preds - labels
  hess <- preds * (1 - preds)
  return(list(grad = grad, hess = hess))
}
而另一個則是自定義評價函數，參數：feval 。它的作用并不是用來訓練，僅僅是用來評價，比如說，你可以使用logloss作為目標函數來訓練，但是使用ks評分來評價，你可以根據這個評價來設計early stopping，或者調參。

例子：自定義的feval
evalerror <- function(preds, dtrain) {
  labels <- getinfo(dtrain, "label")
  err <- as.numeric(sum(labels != (preds > 0)))/length(labels)
  return(list(metric = "error", value = err))
}
param <- list(max_depth=2, eta=1, nthread = 2, silent=1,objective=logregobj, eval_metric=evalerror)
bst <- xgb.train(param, dtrain, num_round, watchlist)
一般我推薦使用第二種方法，也就是自定義feval的方法，不建議使用自定義 objective，因為首先，有的評分你根本沒法求梯度，然后自己寫的目標函數難免沒有bug，有可能效果不是很好。


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