我想为我的CatBoostRegressor指定多个评估指标：

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

这样我就可以通过.get_best_score()方法简单地获取结果，但它不接受列表形式的指标。有什么方法可以做到这一点吗？我无法解决这个问题，也找不到答案。我知道有其他简单的方法可以解决，但我想知道是否可以使用不同的输入格式来指定指标，或者这是否不被支持。提前感谢！

回答：

您应该将评估指标的列表传递给custom_metric而不是eval_metric：

from catboost import CatBoostRegressorfrom sklearn.datasets import make_regressionfrom sklearn.model_selection import train_test_split# 生成数据X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, random_state=0)# 分割数据X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)# 训练模型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)# 获取最佳得分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#  }}