XGboost Python-分类器类权重选项？

有没有办法为xgboost分类器设置不同的类权重？例如，在sklearn RandomForestClassifier中，这是通过“ class_weight”参数完成的。

使用sklearn包装纸时，有一个重量参数。

例：

import xgboost as xgb
exgb_classifier = xgboost.XGBClassifier()
exgb_classifier.fit(X, y, sample_weight=sample_weights_data)

其中参数shld为数组，长度N，等于目标长度