Describe the bug(问题描述)
任务为二分类和回归时，评价指标必须设置成二者都能使用的评价函数
BaseModel 模块中
if verbose > 0:
for name, metric_fun in self.metrics.items():
if name not in train_result:
train_result[name] = []
train_result[name].append(metric_fun(
y.cpu().data.numpy(), y_pred.cpu().data.numpy().astype("float64")))
这里的y是每个任务输出的拼接，是不是可以改成不同的任务不同的评价函数
Describe the bug(问题描述) 任务为二分类和回归时，评价指标必须设置成二者都能使用的评价函数
BaseModel 模块中
if verbose > 0: for name, metric_fun in self.metrics.items(): if name not in train_result: train_result[name] = [] train_result[name].append(metric_fun( y.cpu().data.numpy(), y_pred.cpu().data.numpy().astype("float64"))) 这里的y是每个任务输出的拼接，是不是可以改成不同的任务不同的评价函数