如何解决CatBoost中get_best_score返回None或异常值的问题？

问题现象描述

在使用CatBoost进行机器学习建模时，开发者经常调用get_best_score()方法获取最佳迭代分数，但可能遇到以下典型问题：

方法返回None值而非预期指标
返回的分数与验证集实际表现严重不符
在多指标监控时获取错误的目标指标

根本原因分析

通过分析源码和社区反馈，我们发现主要问题源于：

过早停止设置不当：当启用early_stopping_rounds但未达到最小提升阈值时，最佳分数记录可能被跳过
指标名称不匹配：自定义损失函数名称与eval_metric参数指定的名称不一致
多目标训练冲突：在多指标监控场景下未明确指定目标指标
版本兼容性问题：CatBoost 0.26+版本对分数存储逻辑进行了重大调整

代码示例：典型错误场景

from catboost import CatBoostClassifier
model = CatBoostClassifier(iterations=100,
                          eval_metric='AUC',
                          early_stopping_rounds=10)
model.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_val, y_val))
print(model.get_best_score())  # 可能返回None

解决方案

方案1：显式指定目标指标

在多指标场景下，必须通过metric_period参数明确监控目标：

best_score = model.get_best_score()['learn']['AUC']

方案2：验证早停配置

调整早停参数确保有足够迭代次数：

model = CatBoostClassifier(early_stopping_rounds=20,
                          od_type='Iter',
                          od_wait=15)

方案3：版本回退验证

对于CatBoost≥0.26版本，建议回退到0.25版本测试：

pip install catboost==0.25

深度优化建议

优化方向	具体措施	预期效果
日志监控	启用verbose=50输出详细日志	实时跟踪分数变化
自定义评估	实现自定义eval_metric函数	确保指标计算一致性

最佳实践代码

完整示例展示正确使用方法：

model = CatBoostClassifier(
    iterations=500,
    eval_metric='Accuracy',
    early_stopping_rounds=30,
    metric_period=10,
    custom_metric=['Precision', 'Recall']
)
model.fit(X_train, y_train, 
         eval_set=(X_val, y_val),
         verbose=50)
        
best_metrics = model.get_best_score()
print(f"最佳验证准确率: {best_metrics['validation']['Accuracy']}")