Python Xgboost xgb.Dmatrixのweightがfloat64でモデルに反映出来ているかを確認したい

前提・実現したいこと

PythonのXgboostで8クラスの分類を行いたい。
学習データが不均衡で、クラスごとに0.5～2.5くらいのWeight値を反映させたモデルにしたい。

発生している問題・エラーメッセージ

モデルのTrain/Testを、同じデータでRで行って結果を比較したところ、Pythonの結果と大きく乖離したものになった。

該当のソースコード

Python
1# trainデータのみに補正値を付与してxgboost用のデータに変換
2xd_train = xgb.DMatrix(
3    data = mm_train
4    ,label = output_vector_train
5    ,weight = d1_weight_f
6)
7
8gc.collect()
9
10# model parameter
11# https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/parameter.html
12param = {
13    'booster'           : 'gbtree'
14    ,'objective'        : 'multi:softmax'
15    ,'eval_metric'      : 'merror'
16    ,'gamma'            : 0
17    ,'eta'              : 0.2
18    ,'max_depth'        : 6
19    ,'min_child_weight' : 1
20    ,'colsample_bytree' : 0.9
21    ,'subsample'        : 0.8
22    ,'alpha'            : 1
23    ,'num_class'        : 8
24    ,'nthread'          : multiprocessing.cpu_count() -1
25}
26
27# Xgboost Learning
28bst_fit_down = xgb.train(param,
29                         xd_train,
30                         num_boost_round=700)

試したこと

PythonのTrainデータをCSV出力したところ、xgb.Dmatrixのweightに投入している数字が整数値に丸められていた。
この丸められた値をxgb.Dmatrixのweightに投入しRで結果を導出したところ、Pythonの結果とほぼ同じものになった。
このことからPythonのXgboostでweightが正しく反映できていないないのではという仮説に至った。

Pythonのxgb.Dmatrixオブジェクトを.get_weight()で確認したところ、以下の通りのfloat64が格納されていた。
array([0.46373186, 1.7608894 , 0.46373186, ..., 1.7608894 , 0.9223924 ,　0.46373186], dtype=float32)