重现用于回归的 LightGBM 自定义损失函数答案

【问题标题】：Reproduce LightGBM Custom Loss Function for Regression重现用于回归的 LightGBM 自定义损失函数
【发布时间】：2020-02-18 22:23:46
【问题描述】：

我想重现 LightGBM 的自定义损失函数。这是我尝试过的：

lgb.train(params=params, train_set=dtrain, num_boost_round=num_round, fobj=default_mse_obj)

将 default_mse_obj 定义为：

residual = y_true - y_pred.get_label()
grad = -2.0*residual
hess = 2.0+(residual*0)
return grad, hess

但是，与定义的自定义损失函数相比，默认“回归”目标的评估指标不同。我想知道，LightGBM 用于“回归”目标的默认函数是什么？

【问题讨论】：

标签： python python-3.x machine-learning xgboost lightgbm

【解决方案1】：

如你所见here，这是回归任务的默认损失函数

def default_mse_obj(y_pred, dtrain):

    y_true = dtrain.get_label()

    grad = (y_pred - y_true)
    hess = np.ones(len(grad))

    return grad, hess

【讨论】：