如何为CATBoostregrestor指定多个评估指标？

Question

我想为我的CATBoostregrestor指定多个评估指标：

model=catboost.CatBoostRegressor(eval_metric=['RMSE', 'MAE', 'R2'])

因此，我可以使用.get_best_score()方法非常简单地获得结果，但它不接受列表中的度量。有没有办法做到这一点？我想不出来也找不到答案。我知道用另一种方法解决这个问题很容易，但我想知道是否可以用不同的度量输入格式或其他方法来解决这个问题，或者它不受支持。提前谢谢你

Answer 1

您应该将评估指标列表传递给custom_metric，而不是eval_metric，请参见下面的代码以获取示例

from catboost import CatBoostRegressor
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# generate the data
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, random_state=0)

# split the data
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# fit the model
model = CatBoostRegressor(iterations=10, custom_metric=['RMSE', 'MAE', 'R2'])
model.fit(X=X_train, y=y_train, eval_set=(X_valid, y_valid), silent=True)

# get the best score
print(model.get_best_score())

# {'learn': {
#     'MAE': 42.36387514896515, 
#     'R2': 0.9398622316668792, 
#     'RMSE': 54.878286259899525
#  },
# 'validation': {
#     'MAE': 102.37559908734613, 
#     'R2': 0.6989698975428136, 
#     'RMSE': 134.75006267018009
#  }}