Е
Подскажите, пожалуйста, есть возможность понизить важность признака перед обучением модели? Например, сопоставить низкий вес или что-то в этом роде
Size: a a a
Е
GT
Bo
GT
iМ
iМ
IL
ВК
AD
D
CatBoostError: Bad value for num_feature[non_default_doc_idx=0,feature_idx=9]="Unknown": Cannot convert 'b'Unknown'' to float?
D
IL
IL
D
CatBoostError: catboost/private/libs/target/data_providers.cpp:609: You should specify target border parameter for target binarization.
? В документации такого параметра не указано: https://catboost.ai/docs/concepts/python-reference_cv.htmlAD
D
D
cat_features = categorical_columns
cv_dataset = Pool(data=train_data,
label=train_label.tolist(),
cat_features=cat_features)
params = {"iterations": 100,
"depth": 2,
"loss_function": "Logloss",
"verbose": False}
scores = cv(cv_dataset,
params,
fold_count=5,
plot="True")
AD
AD
AD