MK
на трейне и на валидации разница
Size: a a a
2019 July 30
AD
катфичи есть?
MK
да катфич много
AD
ну видимо первый логлосс возвращается по необрезанной модели, второй по обрезанной
AD
надо бы первый тоже по обрезанной, конечно
MK
use_best_model=False
AD
Тогда надо смотреть, завтра посмотрим. Пока issue сделай, приложи код. И проверь еще раз размер ансамбля, что он не обрезанный.
MK
точно не обрезанный
и model.tree_count_ говорит 6515
6514: learn: 0.3424475 test: 0.3809220 best: 0.3808521 (6426) total: 1m 48s remaining: 58s
и model.tree_count_ говорит 6515
MK
ok создам issue
MK
а если только на трейне большая разница это ok? я просто запустил код на датасете "амазон" и там разница только на трейне вот ноутбук https://github.com/khrisanfov/catboost_eval_metric_issue/blob/master/amazon.ipynb
MK
но у меня на боевом проекте и на валидации есть разница почему то
MK
вобщем создал issue https://github.com/catboost/catboost/issues/925
IP
Если есть такие скачки на графике
p.s. сетка будет дальше учиться, но
Logloss длящиеся ~600 итераций, если ли смысл поставить early_stopping_rounds = 1000 и обучаться дальше? p.s. сетка будет дальше учиться, но
Accuracy будет под 99,9%MM
Пожалуйста) есть туториалы или примеры?
MM
Добрый день! Объясните, пожалуйста, как задать стратегию обработки катфичей в catboostregressor? И можно ли для разных катфичей задать разные стратегии?
NG
model.get_all_params() сейчас вот такую ошибку выдает на v0.16
---------------------------------------------------------------------------
CatBoostError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-16-04f1b25fb0a6> in <module>
----> 1 model.get_all_params()
2
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/catboost/core.py in get_all_params(self)
2207 if not self.is_fitted():
2208 raise CatBoostError("There is no trained model to use get_all_params(). Use fit() to train model. Then use this method.")
-> 2209 return self._object._get_plain_params()
2210
2211
_catboost.pyx in _catboost._CatBoost._get_plain_params()
_catboost.pyx in _catboost._CatBoost._get_plain_params()
CatBoostError: catboost/libs/options/plain_options_helper.cpp:730: some tree_learner_options
Привет! Можешь на это тоже issue создать?
MK
Привет! Можешь на это тоже issue создать?
ok
MK
Привет! Можешь на это тоже issue создать?
готово
NG
готово
Спасибо
2019 July 31
Аa
Как правильно в Java готовить predict, если меня 20 признаков, из них в питоне 6й и 13й - категориальные? https://catboost.ai/docs/concepts/java-reference_catboostmodel__predict.html
Как правильно подать признаки?
Как правильно подать признаки?