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# 複数メトリクスの最適化

W\&B Sweeps は、単一の目的メトリクスを最適化します。1 回の run で複数のメトリクスを最適化するには、それらを加重和として組み合わせ、その値を sweep の目的関数として使用します。

```python theme={null}
with wandb.init() as run:
  # 個別のメトリクスをログする
  metric_a = run.summary.get("metric_a", 0.5)
  metric_b = run.summary.get("metric_b", 0.7)
  # ... 必要に応じて他のメトリクスをログする
  metric_n = run.summary.get("metric_n", 0.9)

  # メトリクスを重みで組み合わせる
  # 最適化の目標に応じて重みを調整する
  # 例: metric_a と metric_n をより重視する場合:
  metric_combined = 0.3 * metric_a + 0.2 * metric_b + ... + 1.5 * metric_n
  run.log({"metric_combined": metric_combined})
```

組み合わせたメトリクスをログした後、sweep の設定でそれを最適化の目的関数として設定します。

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

***

<Badge stroke shape="pill" color="orange" size="md">[Sweeps](/ja/support/models/tags/sweeps)</Badge><Badge stroke shape="pill" color="orange" size="md">[メトリクス](/ja/support/models/tags/metrics)</Badge>