Я хочу иметь возможность использовать классификатор, снабженный XGBoost, для вычисления AUC (Площадь под кривой ROC) на тестовом наборе, но используя реализацию AUC в XGBoost (которая используется для вычисления метрики на тестовом наборе, предоставленном ввремя обучения).Итак, учитывая модель, подобранную как
model = xgb.XGBClassifier(...)
model.fit(...)
, я хочу иметь возможность сделать что-то вроде
model.evaluate(my_test_data, metric="auc")
Возможно ли это?