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# Optimiser plusieurs métriques

Pour optimiser plusieurs métriques dans un seul run, utilisez une somme pondérée de chaque métrique.

```python theme={null}
with wandb.init() as run:
  # Enregistrer les métriques individuelles
  metric_a = run.summary.get("metric_a", 0.5)
  metric_b = run.summary.get("metric_b", 0.7)
  # ... enregistrer d'autres métriques si nécessaire
  metric_n = run.summary.get("metric_n", 0.9)

  # Combiner les métriques avec des pondérations
  # Ajuster les pondérations selon vos objectifs d'optimisation
  # Par exemple, pour donner plus d'importance à metric_a et metric_n :  
  metric_combined = 0.3 * metric_a + 0.2 * metric_b + ... + 1.5 * metric_n
  run.log({"metric_combined": metric_combined})
```

Consignez la nouvelle métrique combinée dans le journal et définissez-la comme objectif d’optimisation :

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

***

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