有没有办法将包含预标记目标变量的数据集传递给XGBClassifier.fit（）？

Question

我有一个非常不平衡的多类分类数据集，我正在使用sklearn的XGBoost分类器。在训练/测试分割之后，测试数据中有一些标签，而训练数据中没有。因此，当我调用XGBoostClassifier.fit()时，会产生错误，因为它首先在训练数据中的目标变量上拟合LabelEncoder，然后转换测试数据。我想知道是否有任何方法可以避免在XGBClassifer.fit()函数中拟合LabelEncoder（我想将带有预先标记的目标变量的数据传递给它）

我发现XGBClassifier alwasy适合LabelEncoder（在检查了它的源代码之后）。我不想在分割列车/测试数据时平衡类。那么，有人能提出一种替代方法吗？提前谢谢