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来自sklearn-style API of XGBClassifier ，我们可以提供早期停止的评估示例。
eval_set (list, optional) – A list of (X, y) pairs to use as a validation set for early-stopping
但是，格式只提到了一对特征和标签。因此，如果文档是准确的，则没有地方可以为这些评估示例提供权重。
我错过了什么吗？
如果在 sklearn 风格中无法实现，原始(即非 sklearn)XGBClassifier API 是否支持它？一个简短的示例会很好，因为我从未使用过该版本的 API。
最佳答案
从几周前开始，fit 方法有一个新参数，sample_weight_eval_set，它允许您执行此操作。它需要一个权重变量列表，即每个评估集一个。我认为此功能尚未成为稳定版本，但如果您从源代码编译 xgboost，它现在可用。
关于scikit-learn - 如何为 XGBClassifier.fit() 提供加权评估集？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43601256/
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