python - 每次迭代选择特定的子样本 (xgboost)

Question

使用 xgboost 可以定义子采样率，以便每次迭代使用一定百分比的数据。但是，是否可以指定应该使用的确切子集？我能想到使用 xgboost 执行此操作的唯一方法是自己管理迭代过程，如https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/demo/guide-python/boost_from_prediction.py。并指定一个不同的dtrain每次迭代（dtrain然后每次都包含一个特定的子样本）。

有没有更优雅的方法来做到这一点？