尝试使用xgboost进行成对排名

Question

使用xgboost的documentation中的python API我通过以下方式创建列车​​数据：

dtrain = xgb.DMatrix(file_path)

此处file_path属于libsvm格式的txt文件。当我进行成对排名时，我也输入了刚刚输入的dtrain数据中组的长度：

dtrain.set_group(group_len_file)

现在我正在训练模型：

param = {'bst:max_depth':2, 'bst:eta':1, 'silent':1, 'objective':'rank:pairwise' }
param['nthread'] = 4
param['eval_metric'] = 'ndcg'

bst = xgb.train(param,dtrain,10)

现在我想使用gridsearch。所以我的问题是当我输入gridsearch时如何使用sklearn中的DMatrix？

Gennerally：

from sklearn.grid_search import GridSearchCV 
param_test1 = {
            'max_depth':list(range(3,10,2)),
            'min_child_weiht':list(range(1,6,2))
            }
gsearch = GridSearchCV(estimator=XGBClassifier(objective='rank:pairwise'),
                       param_grid = param_test1)

但gsearch没有train。它只有fit，X和y作为输入，而不是DMatrix。有办法吗？

如果不是，我可以将DMatrix格式转换为Dmatrix =＆gt; X，y但在文档中我无法找到如何输入set_group的情况？有什么想法吗？