如何在python xgboost中传递多个自定义指标（eval_metric）？

Question

以下代码无效，其中aucerr和aoeerr是自定义评估指标，只有一个eval_metric aucerr或aoeerr正在使用

prtXGB.fit(trainData, targetVar, early_stopping_rounds=10, 
eval_metric= [aucerr, aoeerr], eval_set=[(valData, valTarget)])

但是，以下具有内置评估指标的代码正在运行

prtXGB.fit(trainData, targetVar, early_stopping_rounds=10, 
eval_metric= ['auc', 'logloss'], eval_set=[(valData, valTarget)])

以下是我的自定义功能

def aucerr(y_predicted, y_true):
    labels = y_true.get_label()
    auc1 = metrics.roc_auc_score(labels,y_predicted)
    return 'AUCerror', abs(1-auc1)

def aoeerr(y_predicted, y_true):
    labels = y_true.get_label()
    actuals = sum(labels)
    predicted = sum(y_predicted)
    ae = actuals/predicted
    return 'AOEerror', abs(1-ae)