SK
Подскажите, в питоновском интерфейсе можно ли сохранить модель в FileLike объет, например StringIO?
а что потом ты хочешь делать с этой моделькой?
Size: a a a
2019 May 28
P🐈
По сети передать
SK
на машину, где можно будет в файл сохранить уже?
P🐈
Ага
SK
запикли catboost Объект
SK
и потом на другой машинке анпикл + save_model
SK
внутри пикла как раз в бинарную строку будет сериализована моделька
SK
а пикл как раз можно в filelike делать
P🐈
Да, спасибо
AA
Товарщи, а может кто подсказать: в зависимости от iterations автоматически подбирается только learning_rate или ещё какие-то параметры?
И есть ли ещё подобные зависимости?
И есть ли ещё подобные зависимости?
AD
лернинг рейт, plain vs ordered boosting, число итераций по градиенту в листе
AD
и еще будут добавляться параметры скорее всего
AA
Cпасибо
A
Народ, а какие вы параметры крутите в катбусте, если в приоритете "маленькая модель", т.е. минимизировать кол-во признаков? Просто "откусываете" хвост по LossfunctionChange в get_feature_importance ?
MK
Народ, а какие вы параметры крутите в катбусте, если в приоритете "маленькая модель", т.е. минимизировать кол-во признаков? Просто "откусываете" хвост по LossfunctionChange в get_feature_importance ?
попробуй отбирать признаки по статистической значимости, где-то даже пример в туториалах есть
2019 May 29
FT
Добрый день, подскажите пожалуйста какой командой извлечт значение mean Shap values для каждой фичи?
Получается только строить графики но не понятно где сами значения хранятся
Получается только строить графики но не понятно где сами значения хранятся
MK
Добрый день, подскажите пожалуйста какой командой извлечт значение mean Shap values для каждой фичи?
Получается только строить графики но не понятно где сами значения хранятся
Получается только строить графики но не понятно где сами значения хранятся
model.get_feature_importance(data=X, type='ShapValues')
FT
В data указывается таблица с обясняющими переменными без объясняемой?
MK
MK
вообще точнее будет так: shap.TreeExplainer(model).shap_values(X), а уже внутри этой функции вызывается model.get_feature_importance(data=X, type='ShapValues')