xgboost.XGBClassifierで利用可能な目的関数のさまざまなオプションは何ですか？
_binary:logistic_（デフォルトの目的関数）以外に、 xbgoost.XGBClassifier() で使用できる組み込みの目的関数はありますか？
binary：logisticがXGBClassifierのデフォルトの目標であることは事実ですが、他の目標を使用できない理由は見当たりません- XGBoostパッケージ 。たとえば、sklearn.pyソースコードで、multi：softprobが明示的に使用されていることがわかります。マルチクラスケース。
さらに、本当に必要な場合は、カスタムの目的関数を提供できます（詳細 here ）。