当类别错误具有不同的权重时，用于多类分类的自定义指标
可以是加权的多类准确率（Weighted Multi-Class Accuracy）。加权的多类准确率是一种考虑类别权重的评估指标，它通过对每个类别的预测结果进行加权平均来计算整体准确率。
在多类分类任务中，不同类别的重要性可能不同。例如，在医学诊断中，某些疾病的诊断结果可能比其他疾病更重要，因此对于这些重要的类别，我们希望模型能够更准确地进行预测。
加权的多类准确率可以通过以下步骤计算：
- 对于每个类别，计算该类别的准确率（正确预测的样本数除以总样本数）。
- 对于每个类别，乘以该类别的权重。
- 对所有类别的加权准确率进行求和，得到最终的加权多类准确率。
加权的多类准确率可以更好地反映模型在不同类别上的性能，从而更准确地评估模型的整体表现。
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请注意，以上答案仅供参考，具体的产品选择和使用需根据实际情况进行评估和决策。
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