XGboost python - 分類器類的權重選項？

Question

有沒有辦法爲xgboost分類器設置不同的類權重？例如在sklearn RandomForestClassifier中，這由「class_weight」參數完成。

Answer 1

使用sklearn包裝時，有一個重量參數。

例如：

import xgboost as xgb 
exgb_classifier = xgboost.XGBClassifier() 
exgb_classifier.fit(X, y, sample_weight=sample_weights_data) 

其中參數SHLD是陣列狀，長度N，等於目標長度