作为 Python 中 sklearn 管道的一部分，将 base_margin 传递给 xgboost 模型答案

【问题标题】：Passing base_margin to xgboost model as part of sklearn pipeline in Python作为 Python 中 sklearn 管道的一部分，将 base_margin 传递给 xgboost 模型
【发布时间】：2021-03-19 17:58:52
【问题描述】：

我试图将 base_margin 作为 sklearn 管道的一部分传递给 fit() 中的 xgboost。

如果您将base_margin 与sample_weight 交换，我的代码将起作用，这也是fit() 中的一个参数，所以我不确定为什么它无法识别base_margin。

由于一些部署限制，我只能在 sklearn 管道中实现 xgboost，所以请不要提供替代答案。

# packages
import sklearn
import xgboost
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer
from xgboost import XGBRegressor 
import numpy as np

# Get boston dataset
boston = load_boston()
x, y = boston.data, boston.target

# Define offset
offset = np.ones(X.shape[0])

# sklearn pipeline
## identity transformation with XGBRegressor
pipeline_sklearn = Pipeline(steps=[
    ('preprocessor', FunctionTransformer()),
    ('regressor', XGBRegressor(
        n_etimators = 100,
        learning_rate = 0.01,
        random_state=0 
                               ))])

pipeline_sklearn.fit(X,y,regressor__base_margin = offset)

结果：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-34-ee36c60ebc2d> in <module>
----> 1 pipeline_sklearn.fit(X,y,regressor__base_margin = offset)

/anaconda/envs/azureml_py36/lib/python3.6/site-packages/sklearn/pipeline.py in fit(self, X, y, **fit_params)
    352                                  self._log_message(len(self.steps) - 1)):
    353             if self._final_estimator != 'passthrough':
--> 354                 self._final_estimator.fit(Xt, y, **fit_params)
    355         return self
    356 

TypeError: fit() got an unexpected keyword argument 'base_margin'

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn pipeline xgboost

【解决方案1】：

我认为 0.90 版不支持它，但我可以确认它在 v1.2.1 上运行

【讨论】：