spark XGBoostClassifier包中是否有类似于Python XGBoost fit（）函数中的“subsample\u weight”的参数？

Question

在我当前的XGBoostClassify任务中，I try to set different weights for different samples。我使用的包是spark中的XGBoostClassifier。你知道吗

我知道在pythonxgboost函数fit（）中，有一个名为subsample\u weight的参数，它允许您为不同的样本/实例分配不同的权重。但是我在sparkxgboost包中找不到类似的参数。你知道吗

下面是Python的XGBoost包中的fit（）函数。你知道吗

fit(X, y, sample_weight=None, eval_set=None, eval_metric=None, early_stopping_rounds=None, verbose=True, xgb_model=None, sample_weight_eval_set=None, callbacks=None)

那么，我如何设置spark XGBoost中每个样本的权重？任何解决方案或想法都将不胜感激！你知道吗