IP
datetime в катбусте не поддерживается
Тогда только разбиение на год, месяц, день.... ?
Size: a a a
2019 July 18
VK
По опыту сортировка по времени помогает
IP
По опыту сортировка по времени помогает
в текущей задачи нету времени, это так на будущие
AD
добавлено всё что можно уже) а дальше обучение медленно идет. За первый день 120к итерация, за два следующих ~60. Данные не кешируются наверное
Это странно, так быть не должно, сделай, пожалуйста, issue про это, чтобы мы не забыли разобраться. По идее деревья за примерно одинаковое время должны строиться независимо от того, сколько итераций было раньше.
IP
Это странно, так быть не должно, сделай, пожалуйста, issue про это, чтобы мы не забыли разобраться. По идее деревья за примерно одинаковое время должны строиться независимо от того, сколько итераций было раньше.
AD
А, это та самая проблема. Ок, посмотрим
IP
В документации не указано (или не нашел) как правильно продолжить обучение модели.
Предполагаю так (параметры для
Предполагаю так (параметры для
CatBoostClassifier подхваит из файла)?model = CatBoostClassifier()
model.load_model("model")
model.fit(
X_train, y_train,
cat_features=cat_features,
eval_set=(X_valid, y_valid),
verbose=False,
plot=True
)
AK
> В документации не указано (или не нашел) как правильно продолжить обучение модели.
AK
параметр init_model
AK
V
видос с последней пайдаты о кэтбуст
https://www.youtube.com/watch?v=usdEWSDisS0
https://www.youtube.com/watch?v=usdEWSDisS0
2019 July 19
IP
параметр init_model
Так там еще
Но
Using best model is not supported for learning continuation. use_best_model parameter has been switched to false value.Потом руками лучшую итерацию определять?
Но
model.best_iteration_ выводит лучшую итерацию. Её как то нужно взять вручную или уже все сделано?Y
Здравствуйте! Не подскажите, из-за чего может появляться ошибка «You should specify target border parameter for target binarization»?
AD
Это непонятное исключение на простую ошибку - у тебя указана метрика Logloss, а значений в таргете больше, чем 2.
AD
Еще может быть таргет константный, тоже такая ошибка будет вроде
AD
Текст ошибки мы поправим скоро, будет понятнее.
AD
Так там еще
Но
Using best model is not supported for learning continuation. use_best_model parameter has been switched to false value.Потом руками лучшую итерацию определять?
Но
model.best_iteration_ выводит лучшую итерацию. Её как то нужно взять вручную или уже все сделано?Пока что не поддержаны use_best_model и best_iteration для дообучения. Поддержим, вот issue https://github.com/catboost/catboost/issues/911
Y
Это непонятное исключение на простую ошибку - у тебя указана метрика Logloss, а значений в таргете больше, чем 2.
Я поставил Accuracy и все равно такая же проблема(
