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# 여러 메트릭 최적화하기

하나의 run에서 여러 메트릭을 최적화하려면 각 메트릭의 가중합을 사용하세요.

```python theme={null}
with wandb.init() as run:
  # 개별 메트릭 로깅
  metric_a = run.summary.get("metric_a", 0.5)
  metric_b = run.summary.get("metric_b", 0.7)
  # ... 필요에 따라 다른 메트릭 로깅
  metric_n = run.summary.get("metric_n", 0.9)

  # 가중치를 사용하여 메트릭 결합
  # 최적화 목표에 맞게 가중치 조정
  # 예를 들어, metric_a와 metric_n을 더 중요하게 반영하려면:  
  metric_combined = 0.3 * metric_a + 0.2 * metric_b + ... + 1.5 * metric_n
  run.log({"metric_combined": metric_combined})
```

새로 결합한 메트릭을 기록하고 이를 최적화 목표로 설정합니다:

```yaml theme={null}
metric:
  name: metric_combined
  goal: minimize
```

***

<Badge stroke shape="pill" color="orange" size="md">[Sweeps](/ko/support/models/tags/sweeps)</Badge><Badge stroke shape="pill" color="orange" size="md">[메트릭](/ko/support/models/tags/metrics)</Badge>