Scikit learn XGBoost：根据默认指标提前停止，而不是自定义评估函数

我使用的是XGBoost 0.90。我希望使用Python训练XGBoost回归模型，使用内置的学习目标，并提前停止内置的评估指标。容易的。在我的案例中，目标是“reg:tweedie”，评估指标是“tweedie nloglik”。但是在每次迭代中，我也希望计算一个信息丰富的自定义度量，它不应该用于提前停止。但这是错误的

最后，我希望使用scikit learn GridSearchCV，训练一组模型，使其尽早停止，并具有内置的目标和指标，但最终选择在定制指标上表现最好的模型

在这个示例代码中，我使用了另一个内置目标和内置度量，但问题是相同的

import numpy as np
import pandas as pd
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split

def mymetric(pred, dmat):
    y = dmat.get_label()
    res = np.sqrt(np.sum((y - pred)**4)/len(y))
    return 'mymetric', float(res)

np.random.seed(seed=2500)
x, y, weight = np.random.randn(4096, 16), np.random.randn(4096), np.random.random(4096)

train_x, test_x, train_y, test_y, train_weight, test_weight = train_test_split(x, y, weight, 
                                                                               train_size=0.7, random_state=32)

dtrain = xgb.DMatrix(train_x, label=train_y, weight=train_weight)
dtest = xgb.DMatrix(test_x, label=test_y, weight=test_weight)

results_learning = {}
bst = xgb.train(params={'objective': 'reg:squarederror', 
                        'eval_metric': 'rmse', 
                        'disable_default_eval_metric': 0},
    num_boost_round=20, dtrain=dtrain, evals=[(dtrain, 'dtrain'), (dtest, 'dtest')],
    evals_result=results_learning,
    feval=mymetric,
    early_stopping_rounds=3)

输出是（如果我没有使用feval，它会在迭代3时停止）：

我怎样才能得到这样的输出

[0] dtrain-rmse:1.02988 dtest-rmse:1.11216  dtrain-mymetric:1.85777 dtest-mymetric:2.15138
Multiple eval metrics have been passed: 'dtest-rmse' will be used for early stopping.
Will train until dtest-rmse hasn't improved in 3 rounds.
...
Stopping. Best iteration:
[3] dtrain-rmse:0.941712    dtest-rmse:1.0821   dtrain-mymetric:1.61367 dtest-mymetric:1.99428

---

我可以用一个返回元组列表（）的自定义求值函数来解决这个问题。但当我希望使用诸如“rmse”或“tweedie nloglik”之类的内置评估指标时，这能做到吗？我可以在自定义求值函数中调用它们吗？

XGBoost中有一个内置的提前停止回调函数，在该函数中可以指定提前停止使用的数据集和度量。在您的情况下，您必须创建一个新的提前停止回调，如下所示：

early_stop = xgb.callback.EarlyStopping(rounds=3,
                                    metric_name='rmse',
                                    data_name='dtest')

然后在调用train时将其添加到回调列表中：

bst = xgb.train(params={'objective': 'reg:squarederror', 
                    'eval_metric': 'rmse', 
                    'disable_default_eval_metric': 0},
num_boost_round=20, dtrain=dtrain, evals=[(dtrain, 'dtrain'), (dtest, 'dtest')],
evals_result=results_learning,
feval=mymetric,
callbacks=[early_stop])

有关更多信息，请参见文档的本页：

bst = xgb.train(params={'objective': 'reg:squarederror', 
                    'eval_metric': 'rmse', 
                    'disable_default_eval_metric': 0},
num_boost_round=20, dtrain=dtrain, evals=[(dtrain, 'dtrain'), (dtest, 'dtest')],
evals_result=results_learning,
feval=mymetric,
callbacks=[early_stop])