KeyError: 'Doc'

Эта функция вычисляет важности фичей, надо вызывать get_object_importance

еще раз спасибо

CatBoostError: c:/goagent/pipelines/buildmaster/catboost.gittt/catboost/libs/documents_importance/ders_helpers.cpp:95: Error function YetiRank is not supported yet in ostr mode

Не могу понять что за ostr?

ostr - это тот object strength, то есть Object importance. Этот метод не поддержан для YetiRank

Задача бинарной классификации. Захотелось зачем-то технику PseudoLabeling  попробовать с catBoost первый раз в жизни...

Есть какой-то вариант сохранить  неуверенность предыдущей модели на тестовых данных для финального прохода?

Ибо, если я превращаю предыдущие предсказания в 0, 1 по какому-то трешхолду - всё ок. Если нет - вляпываюсь в ошибку "You should specify target border parameter for target binarization.", что тоже трэшхолд.

Или моя хотелка математически не имеет смысла? :)

Оверфитнуться на тестовые данные - не проблема, а цель )

Псевдолейбл на то и псевдолейбл, что мы на основании оценок принадлежности к классу выставляем конкретные лейблы.

Играйся с порогами, пробуй итерационный псевдолейбл итд.

Каггл что ли решаешь?😂

)

Вот за словосочетание "итеративный псевдолэйбл" спасибо. Читаю

Я только учусь)

Псевдолейбл работает далеко не всегда, но при этом практически всегда лучше в соревнованиях заходит, чем другие популярные semi-supervised техники.

Но чтоб он работал, базовый алгоритм должен быть довольно качественный, а то только зашумишь выборку себе

🙏

Да, думал об этом. Попробую на всякий случай. спасибо

@annaveronika Я посмотрел коннектер к шарпу, и то что сейчас в папке dotnet  к сожалению больше похоже на концепт чем на то я могу применить в проде и я даже не знаю как я могу ее допилить так что бы было можно

тоже самое, решили поднять сервер на питоне

у меня в репе было решение с кодогенирацией