BA
Похоже, нужно было поставить формат сохранения cpp :) Мой косяк
Добрый день, товарищи!
А есть ли возможность задавать динамический learning rate в кабусте? Чтоб можно было начать с большого и по мере схождения дробить его как-то ?
Size: a a a
2019 October 03
AD
Нет, и мы не планируем поддерживать, тк на нашем опыте лучше работает сразу learning_rate уменьшить. Но если хочется заиспользовать эту функциональность, можно использовать дообучение. Для этого надо в функцию fit передавать init_model.
AD
Привет, ребят! :)
А возможно ли в java-библиотеке catboost загрузить модель, которая была сохранена в cbm в питоновском коде? Просто при сохранении модели из простого примера и последующией загрузке в java коде я получаю исключение
При изменении количества фич до 4 модель загружается через раз. При увеличении количества эстиматоров проблема пропадает для любого количества фич
Проблема появляется при любом количестве признаков, если есть хотя бы один категориальный
Сталкивался ли кто-нибудь с этим ранее, и есть ли воркэраунды?
Заранее спасибо за ответ!
А возможно ли в java-библиотеке catboost загрузить модель, которая была сохранена в cbm в питоновском коде? Просто при сохранении модели из простого примера и последующией загрузке в java коде я получаю исключение
java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 3(В модели только 3 фичи)
at ai.catboost.CatBoostJNIImpl.catBoostModelGetFeatureNames(Native Method)
При изменении количества фич до 4 модель загружается через раз. При увеличении количества эстиматоров проблема пропадает для любого количества фич
Проблема появляется при любом количестве признаков, если есть хотя бы один категориальный
Сталкивался ли кто-нибудь с этим ранее, и есть ли воркэраунды?
Заранее спасибо за ответ!
Тут именно cbm модель должна использоваться, если использовать cpp, то применение будет очень долгое. У нас сейчас есть проблемы с Java применялкой, должны скоро починить.
BA
Тут именно cbm модель должна использоваться, если использовать cpp, то применение будет очень долгое. У нас сейчас есть проблемы с Java применялкой, должны скоро починить.
А можно ли увидеть ссылку на соответствующий issue? Не нашел, к сожалению :(
Bo
Нет, и мы не планируем поддерживать, тк на нашем опыте лучше работает сразу learning_rate уменьшить. Но если хочется заиспользовать эту функциональность, можно использовать дообучение. Для этого надо в функцию fit передавать init_model.
Благодарю за ответ!
AD
А можно ли увидеть ссылку на соответствующий issue? Не нашел, к сожалению :(
Не уверена, что есть. Можно по тэгу Java поискать. Если не найдется, можно сделать новое.
BA
Понял! Хорошо, спасибо большое)
2019 October 04
d
Всем хорошего дня.
А если у нас помимо основной таблички с данными и ground true метками есть ещё одна табличка many to many с какими-то категориями. Где каждой строке в первой табличке назначен какой-то набор категорий из второй.
Как это лучше всего запихнуть в catboost?
Спасибо.
А если у нас помимо основной таблички с данными и ground true метками есть ещё одна табличка many to many с какими-то категориями. Где каждой строке в первой табличке назначен какой-то набор категорий из второй.
Как это лучше всего запихнуть в catboost?
Спасибо.
BA
Добрый день!
При использовании java пакета для предикта в массивах размером больше 35 элементов (3 категориальных, 2 числовых, 7 записей) возникает ошибка:
Что можно сделать?
Заранее спасибо за ответ!
При использовании java пакета для предикта в массивах размером больше 35 элементов (3 категориальных, 2 числовых, 7 записей) возникает ошибка:
A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# SIGSEGV (0xb) at pc=0x00007f2a586be11e, pid=10266, tid=0x00007f2a59e46700
Что можно сделать?
Заранее спасибо за ответ!
AD
Добрый день!
При использовании java пакета для предикта в массивах размером больше 35 элементов (3 категориальных, 2 числовых, 7 записей) возникает ошибка:
Что можно сделать?
Заранее спасибо за ответ!
При использовании java пакета для предикта в массивах размером больше 35 элементов (3 категориальных, 2 числовых, 7 записей) возникает ошибка:
A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# SIGSEGV (0xb) at pc=0x00007f2a586be11e, pid=10266, tid=0x00007f2a59e46700
Что можно сделать?
Заранее спасибо за ответ!
Сделай, пожалуйста, issue на гитхабе, желательно с воспроизводимым примером, мы посмотрим!
BA
Сделай, пожалуйста, issue на гитхабе, желательно с воспроизводимым примером, мы посмотрим!
Хорошо! Сейчас создам...
d
Единого рекомендованного способа нет? Пробовать svd, multihot encoding и всё в таком духе?
AD
Единого рекомендованного способа нет? Пробовать svd, multihot encoding и всё в таком духе?
В катбусте для набора категорий скоро можно будет использовать колонки типа текст, правда пока только на GPU. Но еще это не в релизе.
SK
по умолчанию ванхотятся катфичи с 2 уникальными значениями
2019 October 06
AP
Привет! Кто нибудь делал собственную метрику для кэтрегрессора? Хотел бы задать пару вопросов по методам
2019 October 07
S⚠
Добрый день, вы пробовали компилировать экспортированную в cpp модель?
------ Build started: Project: raw_model, Configuration: Release x64 ------
malware_trained.cpp
INTERNAL COMPILER ERROR in 'H:\ProgFil\VC\bin\x86_amd64\CL.exe'
Please choose the Technical Support command on the Visual C++
Help menu, or open the Technical Support help file for more information
C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140\Microsoft.CppCommon.targets(356,5): error MSB6006: "CL.exe" exited with code 2.
========== Build: 0 succeeded, 1 failed, 0 up-to-date, 0 skipped ==========
Код без изменений (пробую в lib)
------ Build started: Project: raw_model, Configuration: Release x64 ------
malware_trained.cpp
INTERNAL COMPILER ERROR in 'H:\ProgFil\VC\bin\x86_amd64\CL.exe'
Please choose the Technical Support command on the Visual C++
Help menu, or open the Technical Support help file for more information
C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140\Microsoft.CppCommon.targets(356,5): error MSB6006: "CL.exe" exited with code 2.
========== Build: 0 succeeded, 1 failed, 0 up-to-date, 0 skipped ==========
Код без изменений (пробую в lib)
DG
Всем привет 🖐. Обучаю модель классификации на данных Iris. Появляется ошибка:
CatBoostError: c:/goagent/pipelines/buildmaster/catboost.gittt/catboost/libs/lapack/linear_system.cpp:31: System of linear equations is not positive definite
DG
Что я делаю в коде:
X = df[['sepal_length_cm',
'sepal_width_cm',
'petal_length_cm',
'petal_width_cm']]
y = df['species']
cls = catboost.CatBoostClassifier(loss_function='MultiClass')
cls.fit(X, y)
AD
Ты ведь на винде? Заревертись к предыдущей версии, а это мы поправим.
AD
На винде в режиме мультикласса сейчас есть проблемы.