如何为一个CatBoostRegressor指定多个eval_metric？

CatBoostRegressor是一种基于梯度提升决策树的回归模型，用于解决回归问题。eval_metric参数用于指定模型评估指标，可以根据需求指定多个评估指标。

在CatBoost中，可以通过在eval_metric参数中传入一个列表来指定多个评估指标。每个评估指标都是一个字符串，表示要使用的指标类型。常用的评估指标包括：

RMSE（均方根误差）：衡量预测值与真实值之间的差异程度，越小越好。
MAE（平均绝对误差）：衡量预测值与真实值之间的绝对差异程度，越小越好。
R2（决定系数）：衡量模型对观测值的拟合程度，取值范围为0到1，越接近1越好。

以下是一个示例代码，展示如何为CatBoostRegressor指定多个eval_metric：

from catboost import CatBoostRegressor

# 创建CatBoostRegressor模型
model = CatBoostRegressor()

# 指定多个评估指标
eval_metrics = ['RMSE', 'MAE', 'R2']

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_val, y_val), eval_metric=eval_metrics)

# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

在上述示例中，我们创建了一个CatBoostRegressor模型，并通过eval_metric参数指定了三个评估指标：RMSE、MAE和R2。模型在训练过程中会使用这些指标来评估模型的性能，并在每个迭代周期结束时输出评估结果。

需要注意的是，具体可用的评估指标取决于模型的类型和任务类型。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的评估指标。

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