catboost参数metric_period

`metric_period` 是 CatBoost 中的一个超参数，用于指定在训练过程中每多少个迭代周期（iterations）后计算一次指标（metric）。指标可以是分类任务中的准确率（accuracy），回归任务中的均方误差（mean squared error）等等。这个超参数的默认值是 1，表示每个迭代周期都会计算一次指标。如果你将 `metric_period` 设置为 5，那么每 5 个迭代周期就会计算一次指标。这样做的好处是可以减少训练过程中指标计算的频率，从而加快训练速度。但是如果设置得过于大，可能会导致模型在某些阶段出现过拟合或者欠拟合的情况，因此需要根据具体情况进行调整。

相关问题

解释这段代码first_metric = calculate_metric_percase(prediction == 1, label == 1) if "Prostate" in FLAGS.root_path: second_metric = list([0] * 3) third_metric = list([0] * 3) else: second_metric = calculate_metric_percase(prediction == 2, label == 2) third_metric = calculate_metric_percase(prediction == 3, label == 3)

这段代码用于计算三个评估指标的值，分别对应预测结果和真实标签中不同类别的像素。

首先，通过调用`calculate_metric_percase`函数来计算第一个评估指标的值。这里的`prediction == 1`和`label == 1`是布尔值数组，用于选择预测结果和真实标签中类别为1的像素。将这些布尔值数组作为参数传递给`calculate_metric_percase`函数，可以获取评估指标的结果。

接下来，通过检查`FLAGS.root_path`中是否包含"Prostate"来决定是否计算第二个和第三个评估指标的值。如果包含"Prostate"，则将第二个和第三个评估指标的值都设置为由3个零组成的列表。否则，分别计算第二个和第三个评估指标的值。

对于第二个评估指标，将预测结果和真实标签中类别为2的像素传递给`calculate_metric_percase`函数进行计算。

对于第三个评估指标，将预测结果和真实标签中类别为3的像素传递给`calculate_metric_percase`函数进行计算。

最终，得到的第一个、第二个和第三个评估指标的结果分别存储在`first_metric`、`second_metric`和`third_metric`变量中。这样，在后续代码中可以使用这些评估指标的结果进行分析和处理。

result_list = [] for metric in self.metrics: #metric_fuc是一个评估字典，这个字典把字母统一成效写 metric_fuc = metrics_dict[metric.lower()] result = metric_fuc(topk_index, pos_len_list) result_list.append(result) return np.stack(result_list, axis=0)有什么用

这段代码的作用是计算模型的评估指标，并将指标结果以numpy数组的形式返回。具体地，该代码首先定义了一个空列表`result_list`，然后对于每一个指标`metric`，通过`metrics_dict`字典将指标名称转化为相应的评估函数`metric_fuc`。然后，该函数利用传入的`topk_index`和`pos_len_list`参数计算指标值，将结果添加到`result_list`中。最后，将所有评估指标的结果以numpy数组的形式返回。这个函数可能是在模型训练或测试过程中使用的。