XGBoost 回归目标函数，我最关心预测底部十分位数答案

【问题标题】：XGBoost objective function for regression where I am most concerned about predicting bottom decileXGBoost 回归目标函数，我最关心预测底部十分位数
【发布时间】：2020-10-01 18:11:52
【问题描述】：

使用带有 XGBoost 的默认回归目标函数和带有提前停止的随机森林，我得到了不错的结果。

我的目标是能够很好地预测我的数据的底部十分位数，我想知道是否有一个目标函数可以让我做到这一点？我不太关心其他十分位数，只要我能很好地预测底部。

【问题讨论】：

标签： python regression xgboost

【解决方案1】：

好吧，您可以定义一个分类变量，在底部十分位数中等于 0，否则为 1，然后使用 XGBClassifier. 这有可能更好地工作（我在回归问题中的分类器方面取得了一些成功）。

【讨论】：

我试过了，但问题是没有考虑实际答案和预测答案之间的距离 - 模型最终正确预测了底部十分位数的批次，但也有许多非常错误的答案（预测底部十分位实际上是顶部十分位）。因此回归，在客观中考虑到实际与预测的距离。
@xxanissrxx 好吧，您可以进行多类分类：1 表示底部十分位数，例如，0 表示倒数第二个，-1 表示其余部分。
同样的问题发生了。所有的错误都是极端相反的，而且从最高的十分位开始。
@xxanissrxx 我认为回归不会发生这种情况。是吗？
回归不会发生。