catboost

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    대용량 데이터 세트 (~ 1M 행, 500 열)에서 catboost를 실행하면 교육이 중단되었습니다 (반복 0의 솔루션을 퇴화 시키거나, 너무 작은 L2 정규화로 인해 증가 시키십시오). 12 정규화 값을 어떻게 알 수 있습니까? 그것은 y의 평균값, 변수의 수, 트리 깊이와 관련이 있습니까? 감사합니다.

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    파이썬의 CatBoostClassifier()를 사용하고 있습니다. 자세한 내용을 으로 변경할 수 있습니까? 출력은 현재 stdout으로 측정 된 손실 함수이며, 매 반복마다이 출력을 철저하게 분석하여 분석합니다. 이 출력은 verbose=50 (verbose = int)과 같이 50 회 반복 간격으로 표시됩니다. 이것이 가능합니까? 그렇다면 어떻게?

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    Catboost를 사용하면 튜닝 할 매개 변수와 튜닝을 반복 할 수 있습니다. 반복을 위해 overfit 감지기가 켜져있는 교차 유효성 검사를 사용하여 조정할 수 있습니다. 나머지 매개 변수에 대해서는 Bayesian/Hyperopt/RandomSearch/GridSearch를 사용할 수 있습니다. 내 질문은 Catboost를 조정할 순서입니다. 반복 횟수

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    catboost에 대해 바보 같은 질문이 있습니다. catboost의 문서에서 , 나는 범주 데이터 변환에 대한 행 사이에 약간의 순열/셔플 있다는 것을 알았습니다. ( https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/algorithm-main-stages_cat-to-numberic-docpage/#algorithm

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    catboost의 명령 줄 버전에 load_model 및 predict_proba apis를 사용할 수 있습니까? 미리 감사드립니다.

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    나는 CD 파일을 선언하고있어 신청을 : pool = Pool(features_file, CDfile) CDfile 텍스트와 < \ t> 구분 기호를 포함 : 0 Target 1 Categ cat_reg 97 Categ cat_dow 98 Categ cat_nweek 99 Categ cat_month 100 Categ cat_hour 101 Ca

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    테스트 데이터 세트에서 CatBoostRegressor 직선 맞는 제 그래프 번째 그래프 테스트 데이터 설정된다 (CatBoostRegressor가 noised 죄에 기초하여 훈련 된) 훈련 집합이며 왜 이것이 직선에 딱 맞습니까? (= X 등) 등의 F (x)의 다른 기능에 대해 동일한 x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) y =

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    CatBoostRegressor() 모델을 학습하는 동안 그라디언트 단계 계수 인 '학습 속도'매개 변수를 변경 (감소) 할 수 있습니까? iterations number를 줄이고 훈련을 빨리 할 수 ​​있을까요?

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    임의의 포리스트와 관련하여 질문이 있습니다. 사용자와 아이템의 상호 작용에 대한 데이터가 있다고 가정 해보십시오. 항목 수는 약 10,000 개입니다. 임의의 포리스트에 대한 내 출력은 사용자가 (추천 시스템과 같은) 상호 작용할 가능성이있는 항목이어야합니다. 모든 사용자에게 과거에 상호 작용 한 항목을 설명하는 기능을 사용하고자합니다. 그러나 범주 형 제

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    Windows에서 CatBoost R 패키지를 설치하려고했지만 성공하지 못했습니다. 나는 모든 지시와 stackoverflow 포스트를 통과했다. 필자가 지금까지 관리해온 것은 비단뱀을 VC++ 구성 요소와 함께 설치하는 것입니다. 패키지를 컴파일 할 수 있지만 설치할 때 "TypeError : resolve_system_cxx()가 4 개의 인수 (3 개