我们可以在H2O中给出一个用于交叉验证的自定义指标吗？

import h2o

# 定义自定义指标函数
def custom_metric(actual, predicted, model):
    # 计算模型的准确率
    accuracy = (actual == predicted).mean()
    return accuracy

# 将自定义指标函数上传至H2O集群并注册
custom_metric_path = h2o.upload_custom_metric(custom_metric, func_name="custom_metric", func_file="custom_metric.py")

# 初始化H2O集群
h2o.init()

# 加载数据集
data = h2o.import_file("data.csv")

# 定义自变量和因变量
x = data.columns[:-1]
y = data.columns[-1]

# 构建模型
model = h2o.estimators.glm.H2OGeneralizedLinearEstimator()
model.train(x=x, y=y, training_frame=data)

# 进行交叉验证，并使用自定义指标
cv_results = h2o.cross_validation(model, nfolds=5, custom_metric_func=custom_metric_path)

# 打印交叉验证结果
print(cv_results)