A
early_stopping_rounds = NSize: a a a
2019 November 27
D
А касательно информации в документации:
https://catboost.ai/docs/features/overfitting-detector-desc.html
https://catboost.ai/docs/features/overfitting-detector-desc.html
The number of iterations to continue the training after the iteration with the optimal metric value. ?2019 November 28
A
Это происходит непосредственно внутри функции
И вопрос касательно алгоритма (или подскажите, пожалуйста, где прочитать): как идентифицируется переобучение модели, по какому критерию, алгоритму, если
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?И вопрос касательно алгоритма (или подскажите, пожалуйста, где прочитать): как идентифицируется переобучение модели, по какому критерию, алгоритму, если
RMSE должна продолжать снижаться при переобучении и early_stopping_rounds может не помочь? (Извините, если этот вопрос покажется нубским)eval_metric . До тех пор пока на валидационной выборке ошибка падает, модель обучается. Что в eval_metric укажешь, то и будет триггером. Если ошибка прекратила падать, срабатывает еарли-стоппинг, даже если на трейне ошибка продолжает падать.
IP
Какая обработка текстов возможно в новой версии? Только классификация?
AD
Текстовые колонки только в классификации и только на GPU пока что. Весь препроцессинг и словари - это отдельная библиотека, их можно использовать отдельно.
IP
Текстовые колонки только в классификации и только на GPU пока что. Весь препроцессинг и словари - это отдельная библиотека, их можно использовать отдельно.
Инференс на CPU возможен?
SK
конечно
IP
Просто обучение только GPU странно
AD
На CPU тоже будет через какое-то время
D
Коллеги, подскажите, пожалуйста:
на кросс-валидации catboost получили высокий RMSE, дополнительно очистила данные по 95% перцентилю (убрала всё, что выше), какие ещё действия рекомендуете предпринять для снижения ошибки?
на кросс-валидации catboost получили высокий RMSE, дополнительно очистила данные по 95% перцентилю (убрала всё, что выше), какие ещё действия рекомендуете предпринять для снижения ошибки?
Bo
Коллеги, подскажите, пожалуйста:
на кросс-валидации catboost получили высокий RMSE, дополнительно очистила данные по 95% перцентилю (убрала всё, что выше), какие ещё действия рекомендуете предпринять для снижения ошибки?
на кросс-валидации catboost получили высокий RMSE, дополнительно очистила данные по 95% перцентилю (убрала всё, что выше), какие ещё действия рекомендуете предпринять для снижения ошибки?
Мб гиперпараметры пересмотреть?
VS
Коллеги, подскажите, пожалуйста:
на кросс-валидации catboost получили высокий RMSE, дополнительно очистила данные по 95% перцентилю (убрала всё, что выше), какие ещё действия рекомендуете предпринять для снижения ошибки?
на кросс-валидации catboost получили высокий RMSE, дополнительно очистила данные по 95% перцентилю (убрала всё, что выше), какие ещё действия рекомендуете предпринять для снижения ошибки?
есть целые курсы, посвященные улучшению результатов модели, особенно в рамках соревнований.
Что вы уже пробовали кроме очистки от выбросов? статистики строили? комбинации категориальных признаков?
Что вы уже пробовали кроме очистки от выбросов? статистики строили? комбинации категориальных признаков?
P
Коллеги, подскажите, пожалуйста:
на кросс-валидации catboost получили высокий RMSE, дополнительно очистила данные по 95% перцентилю (убрала всё, что выше), какие ещё действия рекомендуете предпринять для снижения ошибки?
на кросс-валидации catboost получили высокий RMSE, дополнительно очистила данные по 95% перцентилю (убрала всё, что выше), какие ещё действия рекомендуете предпринять для снижения ошибки?
А почему именно по 95% ?
2019 November 29
iМ
Привет. А в катбуст реалищовано использование лучших фичей при прогнозировании?
P🐈
Привет. А в катбуст реалищовано использование лучших фичей при прогнозировании?
расскажи чуть конкретнее, что ты имеешь в виду?
Если отвечать на твой вопрос без контекста, то ответ будет "да".
Если отвечать на твой вопрос без контекста, то ответ будет "да".
iМ
))
iМ
Можете просто команду набить, я по ней погуглю
P🐈
.fitiМ
)) не команду а настройку
P🐈
Смотри, исследованию важности фичей посвящена статья https://catboost.ai/docs/concepts/fstr.html