请教个机器学习PAI问题～不同目标的auc计算时，num_thresholds都是固定的同一个是吧？

每个目标里面可以分开设置，如果predict score差异小，阈值分桶就应该更多。多目标模型里面，每个metric 都可以配置num_thresholds，auc 方式的时候 ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

在阿里云机器学习PAI中，不同目标的AUC（Area Under the Curve）计算时，num_thresholds参数并不一定是固定的同一个数值。num_thresholds 参数用于指定计算AUC时划分正负样本的阈值数量，不同的任务和模型可能会有不同的最优阈值数。

例如，在多标签分类或多任务学习场景下，各个任务的目标函数和评价指标可能不尽相同，因此针对每个目标计算AUC时，可以根据实际情况设置不同的num_thresholds。

至于是否需要拆开，主要取决于以下因素：

1. 任务复杂性：若各任务之间差异较大，或者每个任务的最佳阈值分布范围相差很大，可能需要独立设置num_thresholds以获得更精确的AUC估计。

2. 计算资源：增加num_thresholds会增大计算量，如果计算资源有限，可能需要权衡每个任务的精度和整体计算时间。

3. 评估准确性：更多的阈值划分可以使AUC曲线更加平滑，从而更精确地反映模型性能，但如果任务间差异不大，或者任务比较简单，过多的阈值划分可能并无太大意义。

总之，在实际应用中，应当根据具体任务需求和计算资源情况灵活设置num_thresholds，不必拘泥于固定的一个数值。在PAI平台上，你可以为每个目标或任务单独配置相应的评估参数。