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Python の xgboost で使用するカッパ評価メトリックを追加したいと思います。Python 関数を xgboost に接続する方法がわかりません。

xgboost のドキュメントによると、「ユーザーは複数の評価メトリックを追加できます。python ユーザーの場合、メトリックをマップではなくパラメータ ペアのリストとして渡すことを忘れないでください。後者の 'eval_metric' が前のメトリックを上書きしないようにするためです」

これはRの xgboost の github ページで取り上げられていますが、Python では取り上げられていません。

たとえば、カッパ関数が次の場合:

xgboostで実装するにはどうすればよいですか? パラメータ'kappa'に文字列としてeval_metric指定すると、XGBoostError: unknown evaluation metric type: kappa.

同様に、κ メソッド オブジェクトを指定すると、 が得られXGBoostError: unknown evaluation metric type: <function kappa at 0x7fbef4b03488>ます。

Pythonのxgboostでカスタム評価メトリックをどのように使用できますか?

これらの方法を matlab を使用して比較したいと思います。では、最適な方法を計算するための基準は何でしょうか。ただし、アプリケーションごとにさまざまな方法が役立ちます。以下のリンクで説明されている目的関数を使用できますか。さらに、どの関数が計算に役立つか。

http://www.geatbx.com/download/GEATbx_ObjFunExpl_v37.pdf

これは、AI/ML に関する私の最初の取り組みです。

先生から出された次の問題があります。

16 ビット文字列のパターン検索問題を解決するために、バイナリ コード化された染色体を使用して、MATLAB で単純な遺伝的アルゴリズムを設計します。

目的関数は次の式で与えられます。

F(x) = NoS("010") + 2NoS("0110") + 3NoS("01110") + 4NoS("011110") + 5NoS("0111110") + 6NoS("01111110") + 7NoS("011111110") + 6NoS("0111111110") + 5NoS("01111111110") + 4NoS("011111111110") + 3NoS("0111111111110") + 2NoS("01111111111110") + NoS("011111111111110")

式がわかりませんでした。

Nos とはどういう意味ですか?

これらのバイナリ文字列に対してどのような操作を実行していますか?

とはF(x)?

Matlab で目的関数を実装しようとしています。

ここで、a、b、c は定数で、D_k と E_k は 0 から 1 の間で均一に分散されたベクトルです。P_k は定数ベクトルです。E_k は決定変数です。目的は、[0.0001、1] の間の E_k 値の対象を最大化することです。fmincon を使用しようとしていますが、matlab の最適化は初めてなので、うまくいきません。どんな助けにも感謝します。

私は Keras でカスタム損失関数を書いていますが、次のことにつまずきました:

Keras 損失関数が 1 つのスカラーではなく、バッチ項目ごとに 1 つのスカラーを返さなければならないのはなぜですか?

アイテムごとの損失ではなく、バッチ全体の累積損失が気になりますね。