IP
В CatBoostClassifier не работает. И как я понял из https://github.com/catboost/catboost/issues/1088 он не для прогнозов. Тогда, как-то можно изменить threshold для прогнозов ?
Без custom и прочей магии
Size: a a a
2020 February 18
AD
ну да, он не для прогнозов
AD
для прогнозов будет параметр потом, но не target_border, target_border таргет бьет
AD
вроде есть issue про этот параметр
AD
но я не уверена
AD
будет параметр для некоторых метрик бинарной классификации
IP
для прогнозов будет параметр потом, но не target_border, target_border таргет бьет
спасибо
ЕТ
Скажите, пожалуйста, падает ядро питона, когда пытаюсь сделать
model.get_feature_importance(). Даже не знаю, с какой стороны подойти к этой проблеме.VB
Скажите, пожалуйста, падает ядро питона, когда пытаюсь сделать
model.get_feature_importance(). Даже не знаю, с какой стороны подойти к этой проблеме.В обычном скрипте пробовали проделать тоже самое?
ЕТ
Victor Bartel
В обычном скрипте пробовали проделать тоже самое?
Хм, нет.
VB
Ядро может падать по разным причинам, зачастую не совсем понятным. Скрипт хотя бы вам сразу скажет в чем дело.
2020 February 19
MK
8 дней нет коммитов, все хорошо? 🤔
NT
Ребята. А как по умному подойти к задаче оптимизации бизнес метрики, ну тоесть учитывать деньги. Сейчас решаю тем что вызывают метод staged_predict и используя кастомную функцию метрики выбираю наилучшую итерацию.
NT
Есть ли варианты как-то в лосс функцию залезть бинарной классификации для этой задачи?
VB
Добрый день,
Подскажите пожалуйста, при работе с регрессией как происходит взаимодействие с моделью для предсказания значений на CPU. Из кода, насколько я понял, мы пробегаем по заданному диапазону деревьев, спускаемся по ним, а вот что происходит дальше, хотелось бы уточнить (именно для задач регрессии), хотя бы в двух словах. Заранее благодарю.
Подскажите пожалуйста, при работе с регрессией как происходит взаимодействие с моделью для предсказания значений на CPU. Из кода, насколько я понял, мы пробегаем по заданному диапазону деревьев, спускаемся по ним, а вот что происходит дальше, хотелось бы уточнить (именно для задач регрессии), хотя бы в двух словах. Заранее благодарю.
2020 February 20
P🐈
Подскажите, когда eval_metric=F1 , кэтбуст фиксирует порог?
P🐈
.... Вообще, как считается, например, FP?
P🐈
нашел. Порог фиксированный, в процессе фита не меняется
https://github.com/catboost/catboost/blob/b8dc33baa853c913068ebb4c8c734e1f9b7043e4/catboost/cuda/targets/gpu_metrics.cpp#L25
https://github.com/catboost/catboost/blob/b8dc33baa853c913068ebb4c8c734e1f9b7043e4/catboost/cuda/targets/gpu_metrics.cpp#L25
В
Привет, а может кто-нибудь объяснить, для чего нужен параметр group_id? Он явно указывает на семплы, которые относятся к определённой группе в обучении и по этому парамерту дерево сразу делает разбиение?
🌚
SK
Нет, в деревья идентификаторы групп не попадают