Scikit learn 如何在通过pandas_ml调用时向xgboost添加权重向量
在xgboost中，可以向数据矩阵添加权重矩阵（xgboost.DMatrix的第四个参数）： 调用xgboost bia\u ml时如何传递此权重矩阵 显然，在pandas_ml中，xgboost被称为ModelFrame上的一个方法，因此我假设必须更改ModelFrame以标识weight列。 与目标数据的设置类似，是否有一种方法可以将另一列设置为权重列Scikit learn 如何在通过pandas_ml调用时向xgboost添加权重向量,scikit-learn,xgboost,sklearn-pandas,Scikit Learn,Xgboost,Sklearn Pandas,在xgboost中，可以向数据矩阵添加权重矩阵（xgboost.DMatrix的第四个参数）： 调用xgboost bia\u ml时如何传递此权重矩阵 显然，在pandas_ml中，xgboost被称为ModelFrame上的一个方法，因此我假设必须更改ModelFrame以标识weight列。 与目标数据的设置类似，是否有一种方法可以将另一列设置为权重列 或者以其他方式添加权重列？您的方法与直接调用xgboost时完全相同： clf = df.xgboost.XGBClassifier(
或者以其他方式添加权重列？您的方法与直接调用xgboost时完全相同：
clf = df.xgboost.XGBClassifier(weight=weight)