设置sklearn梯度提升分类器的自定义损失

Question

Sklearn梯度增强分类器接受偏差和指数损失，如here和here所述。但是，我们能否传递自定义损失而不是其预定义损失（“偏离”或“指数”损失）。

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关于stackoverflow的类似问题以及为什么它们没有回答我的问题：

我已经找到this question，它看起来最相关。 但是，它根本没有涵盖我的问题，因为它没有讨论如何将自定义损失传递给GradientBoostingClassifier 。

this question似乎也很相关，但是，一旦定义了一个类（如答案中所述），答案就无法解释，如何将其作为参数传递给GradientBoostingClassifier。

Answer 1

为此，您应该创建一个“ BaseGradientBoosting”子类，并同时创建第一个子类和GradientBoostingClassifier类（在分类情况下）。在第一类中，您应该在super().__init__中传递自定义损失函数的名称，在第二个子类中，您可以将自定义损失函数的名称传递为_SUPPORTED_LOSS。

此外，要在SKlearn梯度增强中关闭ValueError的{​​{1}}，您必须重写此功能，或考虑此功能的例外情况。

例如：

_check_params

请记住，* args是BaseGradientBoosting的所有参数。

嗯，这是很多工作，但是我找不到更好的解决方案。希望对您有所帮助。

P.S。顺便说一句，您是对的，提到的链接无法回答您的问题。