机器学习PAI遇到个问题需要帮忙解答，我的配置文件设置了early_stop，模型是mmoe，在各个tower中设置评估指标为auc和gauc，但是运行过程中遇到如下错误：
补充一下，eval_results对应的是：
{
1000: {
“auc_ctr_tower”: 1.0,
“auc_cvr_tower”: 1.0,
“gauc_ctr_tower”: 1.0,
“gauc_cvr_tower”: 1.0,
“loss”: 0.005554337985813618,
“loss/loss/cross_entropy_loss_ctr_tower”: 0.0026337471790611744,
“loss/loss/cross_entropy_loss_cvr_tower”: 0.0029205905739217997,
“loss/loss/total_loss”: 0.005554337985813618
}
}
这个问题可能是由于在计算AUC和GAUC时出现了一些问题。AUC（Area Under Curve）和GAUC（Group Area Under Curve）都是用于评估分类模型性能的指标，它们都是在ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）的基础上计算的。
在你的配置文件中，你设置了
early_stop，这意味着当验证集上的性能不再提高时，训练过程将会提前停止。然而，这可能会导致在计算AUC和GAUC时出现一些问题，因为在训练的最后阶段，模型的性能可能已经下降，但这并不会触发early_stop。为了解决这个问题，你可以尝试以下两种方法：
early_stop的设置，让模型完整地训练到最后。https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/export.html
设置一下这个参数：best_exporter_metric: “auc_ctr_tower” 试一下看看 ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”