对于二元预测问题，如果真实标签是0，正确预测的收益为T_0，错误预测的损失为F_0。对于标签1，相应的收益和损失为T_1和F_1。

每个样本都有其独特的T_0、T_1、F_0、F_1。我认为我需要更改评估指标，但我不知道如何操作。因为大多数自定义评估指标只输入(预测值, 真实标签)，你知道如何解决这个问题吗？

回答：

我认为一个解决办法是简单地将四个值T_0,T_1,F_0,F_1附加到真实标签本身。由于评估指标只在训练分类器时使用一次，你的目标可以实现。

假设你以某种方式将你的真实标签从

[1, 0, 1, 1, 0, 0]

更改为如下形式：

[ [1,[T_0, F_0, T_1, F_1]],  [0,[T_0, F_0, T_1, F_1]],  [1,[T_0, F_0, T_1, F_1]],  [1,[T_0, F_0, T_1, F_1]],  [0,[T_0, F_0, T_1, F_1]],  [0,[T_0, F_0, T_1, F_1]] ] 

即，每个真实标签值都附带一个由T_0,T_1,F_0,F_1组成的数组，对应于那个样本。

现在你可以这样定义你的指标：

def my_metric(y_pred,y_true):    tot_sum = 0.0    for idx in range(0,len(y_pred)):        if y_true[idx][0]==0:            if y_pred[idx]==0:                total_sum+=y_pred[idx][1][0]   #增加T_0的收益            else:                total_sum-=y_pred[idx][1][1]   #减去F_0的损失        else:            if y_pred[idx]==1:                total_sum+=y_pred[idx][1][2]   #增加T_1的收益            else:                total_sum-=y_pred[idx][1][3]   #减去F_1的损失    return total_sum

我认为使用numpy可能有更有效的方法来做这件事，如果我找到什么，我会更新答案。然而，只要正确地将值附加到真实标签上，这应该可以正常工作。