机器学习PAI EasyRec中的eval_config怎么用？

根据已知的概念信息中的描述，可以得知eval_config是EasyRec中的一个参数，它的类型是EvalConfig，是可选的参数。根据已知的参考内容信息中的示例，可以看到eval_config的具体使用方式如下：eval_config {
num_examples: 1000
metrics_set: {
auc {}
}
}
在这个例子中，eval_config被用于设置评估的配置信息。其中，num_examples表示评估时使用的样本数量为1000个，metrics_set表示评估时使用的指标集合，这里使用的是auc指标。
所以，你可以根据自己的需求来设置eval_config参数，例如设置不同的样本数量和指标集合，以满足你的评估需求。，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

在EasyRec中，eval_config用于配置模型评估的相关参数。

以下是一个具体案例：

{
  "metrics": [
    {
      "name": "auc",
      "type": "binary_classification",
      "threshold": 0.5
    },
    {
      "name": "precision",
      "type": "binary_classification",
      "threshold": 0.5
    },
    {
      "name": "recall",
      "type": "binary_classification",
      "threshold": 0.5
    }
  ]
}

在这个例子中，我们定义了三个评估指标：AUC、精确率和召回率。每个指标都有一个类型（这里是二分类）和一个阈值。

然后，我们可以在训练时使用这个eval_config：

python -m easy_rec.python.train --pipeline_config_path dwd_avazu_ctr_deepmodel.config --eval_config_path eval_config.json --export_dir ./export

这样，模型训练结束后，就会根据eval_config中的设置进行模型评估。

在机器学习PAI EasyRec中，eval_config可以用来设置训练集和验证集的比例以及相应的评估指标。
一个具体的例子如下所示：

# 训练集和验证集的比例
eval_config:
  train_percent: 0.8
  val_percent: 0.2

# 评估指标
eval_metrics:
  - binary_logloss

# 是否在训练过程中输出评估结果
eval_output_path: true

在这个例子中，我们将数据集分为80%的训练集和20%的验证集。然后我们使用binary_logloss作为评估指标。最后，我们设置了eval_output_path为true，这样在训练过程中会将评估结果输出到stdout。
需要注意的是，如果eval_output_path设置为false，则不会输出任何评估结果。此外，还需要注意eval_config下的训练集和验证集的比例之和应为1。