将GridSearchCV与XGBranker一起使用

Question

我正在尝试将GridSearchCV与XGBoost的XGBranker估计器一起使用。我正在尝试将groupkfold并将QID（group_ids）参数传递到网格拟合方法中，但这并不简单。经过对网络上已经建议的解决方案进行了一些打击和试验之后，我终于在一种方法上进行了归零。我仍然遇到一个错误，似乎在得分方法中。有什么帮助或工作示例会很棒吗？

示例代码：

from sklearn.model_selection import GroupKFold, GridSearchCV
from sklearn.metrics import make_scorer, ndcg_score

ndcg_scorer = make_scorer(ndcg_score)

param_grid = {
'learning_rate': [0.001, 0.01, 0.02],
    'n_estimators': [10, 50]
}

splits = 3
gkf = GroupKFold(n_splits=splits)
cv_group = gkf.split(X_train, y_train, qids_train)

def group_gen():
    for ids,_ in cv_group:
        yield ids

grid = GridSearchCV(my_model, param_grid, cv=splits, scoring=ndcg_scorer, refit=False)
grid.fit(X_train, y_train, qid=next(group_gen()))

我得到以下错误：

valueError：Only（'MultiLabel-indicator'，'Continule-MultiOutput'，'Multiclass-MultiOutput'）格式。取而代之的是多类

Answer 1

该错误似乎与您使用的评分方法有关，但您没有共享有关数据的任何内容。因此，很难说问题到底是什么。
在我看来，您正在使用评分的方法，该方法期望其他东西，然后您将其作为标签。