一、问题起源：

在Lightgbm中如何使用自定义函数呢，文档搜索中找到了feval，但不知道如何使用？

二、解决方案：

1、官方文档解释：

注意事项：1、自定义的损失函数接受两个参数；第一个是模型预测值，第二个是数据集数据类型，传入验证数据集；2、返回值有三个：eval_name(字符串，随意起名), eval_result, is_higher_better(bool类型)

1、自定义损失函数

def rmse(y_true, y_pred):return np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))
def feval_rmse(y_pred, lgb_train):y_true = lgb_train.get_label()print(len(y_true))return 'rmse', rmse(y_true, y_pred), False

2、lightgbm训练代码，调用eval

params = {'learning_rate':0.05,"objective": "regression","metric": "rmse",'boosting_type': "gbdt",'verbosity': -1,'n_jobs': -1, 'seed': 20220215002,'n_estimators': 500, 'max_depth': 5, }
target_flag = np.where(train_data.target >= 0, 1, 0)
skf = StratifiedKFold(n_splits=3)
fold = 0
metric_over_time = {}
for train_idx, test_idx in skf.split(train_data, target_flag):X_train, y_train = train_data.iloc[train_idx][num_feat_name], train_data.iloc[train_idx]['target']X_valid, y_valid = train_data.iloc[test_idx][num_feat_name], train_data.iloc[test_idx]['target']train_dataset = lgb.Dataset(X_train, y_train)valid_dataset = lgb.Dataset(X_valid, y_valid)model = lgb.train(params,train_set = train_dataset, valid_sets = [valid_dataset], feval = feval_rmse,callbacks=[lgb.early_stopping(100), lgb.log_evaluation(100), lgb.record_evaluation(metric_over_time)])

每一次迭代完都会调用feval，传入验证数据集的此轮迭代的预测值与验证数据集；

3、训练结果：

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