要获取xgb.DMatrix的索引并为feval函数添加信息,可以按照以下步骤进行操作:
import xgboost as xgb
# 加载数据集
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
labels = [1, 0, 1]
dtrain = xgb.DMatrix(data, label=labels)
def custom_eval(preds, dtrain):
labels = dtrain.get_label() # 获取训练集的标签
# 在这里添加你想要的额外信息
# 例如,计算准确率
accuracy = sum(labels == (preds > 0.5)) / len(labels)
return 'accuracy', accuracy
params = {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'logloss'}
num_rounds = 10
# 训练模型并使用自定义的评估函数
xgb.train(params, dtrain, num_rounds, evals=[(dtrain, 'train')], feval=custom_eval)
在这个例子中,我们使用了自定义的评估函数custom_eval来计算模型的准确率。在该函数中,我们通过调用dtrain.get_label()方法获取训练集的标签,并根据预测结果计算准确率。你可以根据需要在自定义评估函数中添加其他额外的信息。
请注意,以上示例中的代码仅用于演示目的,实际使用时可能需要根据具体情况进行适当的修改。
关于xgboost和xgb.DMatrix的更多信息,你可以参考腾讯云的相关产品和文档:
请注意,以上链接仅为示例,实际使用时可能需要根据具体情况进行适当的调整。
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