Подтверждаю

Но при попытке загрузить модельку с текстовыми фичами появляется такая ошибка: Got unknown CatBoostError: catboost/libs/model/model.cpp:690: Got unknown partId = text_process_v2.

Если моделька была обучена без текстовых фич - такой проблем не возникает.

надо обновить версию катбуста на сервере

ну в смысле там, где все применяется

Окей, попробуем

Спасибо!

Добрый день! Коллеги, пожалуйста, как можно настраивать параметры графиков, когда plot=True
В примерах в документации шкала "y" имеет верхнюю границу 0.5, 0.6 и т.д.
У меня она всегда 1 , а график реально интересует, когда ошибка имеет 0.001 и ниже
начинаются значения фунции ошибок, конечно, с единицы, как катбусту сказать, чтобы показывал график не с начала, а после нескольких итераций?

никак, но там вроде можно выделить область, на которую хочется смотреть

Да, Вероника, здравствуйте! Я как раз устал бегать за этими загадочными областями мышкой, они так занятно себя ведут ))

Предлагаю сделать issue на гитхабе, мы тогда в какой-то момент добавим возможность границы выставлять

Да, написал issue в github

Здравствуйте!
Пытаюсь запускать catboostClassifier в яндекс Облаке, данных мало, 5тыс записей * 125 признаков (специально взял поменьше), в виртуальной машине 16Gb памяти и 16vCPU,
1. наблюдаю странную картину в мониторе ВМ - очень большой траффик с диском, с чем это может быть связано?
2. а также очень надолго зависает на строчке в gridsearch
Estimating final quality...

как бы уменьшить время этого estimating? Что в это время происходит? Сами вычисления происходят практически мгновенно

indices, scores = model.get_object_importance(
   val_pool,
   train_pool,
   importance_values_sign='Negative',
   type='Average',
   )

я использую этот код чтобы получтить важность объектов для бинарной классификации. В модели eval_metric = AUC

на выходе получаю indices одного класса

что тут не так?

1. Plot =True стоит? В модел.фит

да, plot=True, только это в gridsearch, в model.fit никаких проблем с графиками нет. И вообще с фит нет проблем, только с gridsearch