我有一个高度不平衡的数据集，想知道在哪里考虑权重，因此我试图理解之间的区别scale_pos_weight论证中XGBClassifier和sample_weight的参数fit方法。如果可以同时使用这两种方法或者如何选择其中一种方法，我们将不胜感激对两者之间差异的直观解释。

文档表明scale_pos_weight:

控制正负权重的平衡..&典型值 考虑：总和（负例）/总和（正例）

Example:

from xgboost import XGBClassifier
import xgboost as xgb
LR=0.1
NumTrees=1000
xgbmodel=XGBClassifier(booster='gbtree',seed=0,nthread=-1,
                       gamma=0,scale_pos_weight=14,learning_rate=LR,n_estimators=NumTrees,
                      max_depth=5,objective='binary:logistic',subsample=1)
xgbmodel.fit(X_train, y_train)

OR

from xgboost import XGBClassifier
import xgboost as xgb
LR=0.1
NumTrees=1000
xgbmodel=XGBClassifier(booster='gbtree',seed=0,nthread=-1,
                       gamma=0,learning_rate=LR,n_estimators=NumTrees,
                      max_depth=5,objective='binary:logistic',subsample=1)
xgbmodel.fit(X_train, y_train,sample_weight=weights_train)

The sample_weight参数允许您为每个训练示例指定不同的权重。这scale_pos_weight参数可让您为整个示例类别（“正”类别）提供权重。

它们对应于成本敏感型学习的两种不同方法。如果您认为错误分类正面示例（错过癌症患者）的成本对于所有正面示例都是相同的（但不仅仅是错误分类负面示例，例如告诉某人他们实际上没有患有癌症），那么您可以指定一个所有正例的权重通过scale_pos_weight.

XGBoost 将 labels = 1 视为“正”类。从下面的代码中可以看出这一点：

if (info.labels[i] == 1.0f) w *= param_.scale_pos_weight

See 这个问题 https://stats.stackexchange.com/questions/243207/what-is-the-proper-usage-of-scale-pos-weight-in-xgboost-for-imbalanced-datasets.

另一种情况是您有依赖于示例的成本。一个例子是检测欺诈交易。不仅漏报（漏掉欺诈性交易）比误报（阻止合法交易）成本更高，而且漏报漏报的成本与被盗资金的金额成正比。因此，您希望为金额较高的正面（欺诈）示例赋予更大的权重。在这种情况下，您可以使用sample_weight参数来指定特定于示例的权重。