Добрый день.
Как рабоатет Catboost с категориальными фичами. Если указываю при объявлении модели cat_features=[...], то алгоритм кодирует фичи указанные в списке "под капотом"? А если я сделаю таргет инкодинг этих фичей(кажется алгоритму уже придется работать с float значениями и на основе них алгоритм посторит one-hot вектора), нужно ли указывать параметр cat_features=[...]? Если да, то зачем?
# Пример кодирования категориальных фичей перед подачей X в cat_model
#
https://contrib.scikit-learn.org/categorical-encoding/import category_encoders as ce
encoder = ce.TargetEncoder()
encoder.fit(X[cat], y)
X[cat] = encoder.transform(X[cat]).astype(np.float16)
# Пример, вызова модели в моем случае:
cat_model = CatBoostRegressor(
loss_function='RMSE',
eval_metric='RMSE',
task_type="GPU",
gpu_ram_part=0.6,
cat_features=categorical_columns)