AD
Мне не мешает, в принципе
Size: a a a
AD
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": "RMSE",
"verbose": False}
scores = cv(cv_dataset,
params,
fold_count=5,
plot="True")
D
A
AD
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": "RMSE",
"verbose": False}
scores = cv(cv_dataset,
params,
fold_count=5,
plot="True")
Аa
A
D
A
A
AD
AD
AD
D
CatBoostRegressor()
? Верно ли, что параметр early_stopping_rounds
останавливает итерации с учётом od_type = "Iter", od_wait = 100
- то есть обрезает N_iter_best
или N_iter_best+100
итераций?RMSE
должна продолжать снижаться при переобучении и early_stopping_rounds
может не помочь? (Извините, если этот вопрос покажется нубским)A
CatBoostRegressor()
? Верно ли, что параметр early_stopping_rounds
останавливает итерации с учётом od_type = "Iter", od_wait = 100
- то есть обрезает N_iter_best
или N_iter_best+100
итераций?RMSE
должна продолжать снижаться при переобучении и early_stopping_rounds
может не помочь? (Извините, если этот вопрос покажется нубским)early_stopping_rounds
останавливает обучение, если скор на тесте не растёт спустя N итерацийA
D
early_stopping_rounds
останавливает обучение, если скор на тесте не растёт спустя N итерацийod_wait
?A
A
early_stopping_rounds