自定义评估函数时，要返回三个值

自定义评估函数在机器学习或深度学习中通常用于训练模型时，除了模型预测结果外，还可能需要额外的信息来衡量训练效果。当你需要返回三个值时，这通常是针对每个样本或批次数据的评价指标。常见的返回结构包括：

1. **损失值（Loss Value）**：这是衡量模型预测与实际标签之间差距的一个量化标准，比如交叉熵损失、均方误差等。

2. **精度（Accuracy）**：对于分类任务，它表示模型预测正确的比例，是一个性能度量。

3. **其他指标**：如召回率、F1分数、AUC-ROC等，视具体任务而定，可能反映模型的召回能力或区分度。

返回这三个值有助于监督学习算法调整权重，同时提供给用户对模型性能的直观理解。在Python的TensorFlow或PyTorch库中，`tf.keras.metrics`或`torch.nn.functional`都有现成的函数可以直接计算这些值，如果需要自定义，可以编写类似这样的函数：

def custom_eval(preds, labels):
    loss = compute_loss(preds, labels)
    accuracy = compute_accuracy(preds, labels)
    other_metric = compute_other_metric(preds, labels)
    return loss, accuracy, other_metric