假设我有一个模型可以对每个人进行预测。下面是一个示例数据集。通常，评估指标（例如在 XGBoost 算法中）用于单个观察。但是，我不在乎个别预测是否准确，我只希望总体预测准确。

换句话说，使用下面的样本数据集，并按性别聚合预测，我想最小化男性的 (1000+3000) 和 (900+3100) 以及 (2000+4000) 和 (1900+4100) 之间的 RMSE对于女性；这与每个观察值在正常意义上最小化 RMSE 不同。

这种类型的评估指标是否有一个短语？有没有办法将其应用到 XGBoost 等流行算法中？

注意：在训练之前没有合理的方法来聚合数据，最终我确实需要每个人的预测。