【干货】 xgboost如何自定义eval_metric ( feval ) ？

，#【干货】 xgboost如何自定义eval_metric ( feval ) ？

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问题来源：xgboost的eval_metric里如果没有你要用的，比如kaggle里有用到的rmsle就没有就需要自己定义。

http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/parameter.html

上代码：（把eval_metric变成rmsle的例子）

dtrain=xgb.DMatrix(train_x,train_y)dtest=xgb.DMatrix(test_x,test_y_real)watchlist=[(dtrain,'train'),(dtest,'test')]#############def evalerror(preds, dtrain):       # written by myself    labels = dtrain.get_label()    # return a pair metric_name, result    # since preds are margin(before logistic transformation, cutoff at 0)    return 'error', math.sqrt(mean_squared_log_error(preds,labels))#############params = {            'objective': 'reg:gamma',            'eta': 0.1,            'seed': 0,            #'eval_metric': 'rmse',        # if it is useless, delete it            'missing': -999,            'silent' : 1,            'gamma' : 1,            'subsample' : 0.5,            'alpha' : 1,            'max_depth':10,            'min_child_weight':1            }num_rounds=500clf=xgb.train(params,dtrain,num_rounds,watchlist, feval=evalerror)

这样就可以啦，关键就是‘feval=’，在xgb.train内的实参是叫feval，不是叫eval_metric ！！！
（上面代码参数我都可以改花了）

xgb.train(params, dtrain, num_boost_round, evals, obj, feval, maximize, early_stopping_rounds, evals_result, verbose_eval, learning_rates, xgb_model, callbacks)

中的第六个。

思路来源是https://www.zhihu.com/question/39496618 上的大神 lau phunter 的回答，https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/demo/guide-python/custom_objective.py
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～一把辛酸泪，可费劲了～
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