xgboost，补偿曝光？

Question

我正在R中模拟索赔频率(泊松分布)，我正在使用gbm和xgboost包，但xgboost似乎没有偏移量参数来考虑曝光？

在gbm中，人们将按如下方式考虑曝光量：

gbm.fit(x = train,y = target, n.trees = 100,distribution = "poisson", offset = log(exposure))

如何使用` `xgboost实现相同的功能？

PS:我不能使用曝光量作为预测器，因为每次观察到索赔时都会创建一个新的obs。

Answer 1

创建xgboost矩阵后，可以使用setinfo和base_margin属性设置偏移量，例如：

setinfo(xgtrain, "base_margin", log(d$exposure))

您可以从我在这里提出的类似问题中看到完整的示例：XGBoost - Poisson distribution with varying exposure / offset

Answer 2

通过暴露来归一化你的计数，并使用暴露作为重量。有关详细信息，请参阅this answer。