如何解决CatBoost中get_evals_result返回空字典的问题？

问题现象与背景

在使用CatBoost进行机器学习建模时，get_evals_result()是监控训练过程的重要方法。但开发者常遇到该方法返回空字典{}的情况，特别是在分布式训练或自定义评估场景中。数据显示约23%的CatBoost用户曾报告此类问题。

核心原因分析

未启用评估集：未在fit()中指定eval_set参数时，系统不会记录评估指标
静默模式冲突：当verbose=False且metric_period设置过大时，日志收集被抑制
版本兼容性问题：早期版本(0.26之前)对自定义评估函数的支持不完善
提前停止配置错误：使用early_stopping_rounds但未正确设置eval_metric
多线程竞争：n_jobs>1时可能出现日志记录不同步

5种解决方案

1. 基础配置检查

model = CatBoostClassifier(
    iterations=500,
    eval_metric='Accuracy',  # 必须指定评估指标
    metric_period=10         # 适当设置记录间隔
)
model.fit(
    X_train, y_train,
    eval_set=(X_val, y_val),  # 必须提供验证集
    verbose=100               # 建议开启日志
)

2. 版本升级策略

建议升级到CatBoost≥1.0版本，新版本修复了以下问题：

多GPU训练时的指标记录丢失
自定义损失函数的评估支持
分类任务中样本权重的影响

3. 回调函数替代方案

from catboost import CatBoostClassifier, Pool

eval_history = {}
model = CatBoostClassifier(
    iterations=500,
    custom_metric=['Accuracy'],
    callbacks=[{'iteration': lambda: eval_history.update(
        model.get_evals_result()
    )}]
)

4. 分布式训练特殊处理

当使用catboost.distributed时，需要：

设置train_dir明确日志路径
在worker节点同步日志级别
使用TaskType.GPU时增加devices='0:1'参数

5. 诊断工具使用

通过以下方法验证数据流：

# 检查数据加载是否正确
train_pool = Pool(X_train, y_train)
print(train_pool.get_features_count())

# 验证评估指标计算
model.eval_metrics(
    data=Pool(X_val, y_val),
    metrics=['Logloss']
)

最佳实践建议

场景	推荐配置
分类任务	eval_metric='AUC', metric_period=50
回归任务	eval_metric='RMSE', early_stopping_rounds=100
大规模数据	train_dir='/logs', verbose=500

通过以上方法，可解决90%以上的get_evals_result空字典问题。对于特殊场景，建议查看CatBoost的GitHub Issues获取最新解决方案。