我在R中建模索赔频率（泊松区）。我使用gbm和xgboost包，但似乎xgboost没有偏移参数来考虑风险敞口？
在中gbm，应考虑以下风险：
gbm.fit(x = train,y = target, n.trees = 100,distribution = "poisson", offset = log(exposure))
如何使用xgboost达到相同的目的？
PS：由于每次观察到索赔时都会创建新的Obs，因此我无法将风险暴露用作预测指标。