Пользовательская целевая функция для XGBoost, включая столбец внешних данных

Question

Я использую XGBoost для прогнозирования продаж. Мне нужна настраиваемая целевая функция, так как значение прогноза зависит от продажной цены товара. Я изо всех сил пытаюсь ввести продажную цену в функцию потерь рядом с ярлыками и прогнозами. Это мой подход:

def monetary_value_objective(predt: np.ndarray, dtrain: Union[xgb.DMatrix, np.ndarray]) -> Tuple[np.ndarray, np.ndarray]:
  """
  predt = model prediction
  dtrain = labels 
  Currently, dtrain is a numpy array.
  """

  y = dtrain

  mask1 = predt <= y  # Predict too few
  mask2 = predt > y  # Predict too much

  price = train[0]["salesPrice"]

  grad = price **2 * (predt - y)  
  # Gradient is negative if prediction is too low, and positive if it is too high
  # Here scale it (0.72 = 0.6**2 * 2)
  grad[mask1] = 2 * grad[mask1]
  grad[mask2] = 0.72 * grad[mask2]

  hess = np.empty_like(grad)
  hess[mask1] = 2 * price[mask1]**2
  hess[mask2] = 0.72 * price[mask2]**2

  grad = -grad

  return grad, hess

Я получаю следующую ошибку при настройке гиперпараметров:

[09:11:35] WARNING: /workspace/src/objective/regression_obj.cu:152: reg:linear is now deprecated in favor of reg:squarederror.
  0%|          | 0/1 [00:00<?, ?it/s, best loss: ?]
---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-34-2c64dc1b5a76> in <module>()
      1 # set runtime environment to GPU at: Runtime -> Change runtime type
----> 2 trials, best_hyperparams = hyperpara_tuning(para_space)
      3 final_xgb_model = trials.best_trial['result']['model']
      4 assert final_xgb_model is not None, "Oooops there is no model created :O "
      5 

17 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/indexers.py in check_array_indexer(array, indexer)
    399         if len(indexer) != len(array):
    400             raise IndexError(
--> 401                 f"Boolean index has wrong length: "
    402                 f"{len(indexer)} instead of {len(array)}"
    403             )

IndexError: Boolean index has wrong length: 1 instead of 136019

Кто-нибудь знает, как использовать продажную цену в целевой функции? Возможно ли такое вообще?

Спасибо!