A
Часть параметров выставляется автоматически в зависимости от числа итераций
спасибо!
Size: a a a
2020 April 17
OR
Часть параметров выставляется автоматически в зависимости от числа итераций
после какого кол-ва итераций начинает автоматически выставлять параметры?
AD
при любом числе итераций так
A
а может быть так, что при 5 и 50 они одинаковые, а при 500 — уже другие? Ведь при 5 и 50 метрики совспадают.
AD
да, это ожидаемо
A
спасибо
2020 April 18
S(
М
Здравствуйте. Есть вопрос - почему если включен early_stopping_rounds и модель определила оптимальную итерацию, функция model.is_fitted говорит, что модель не обучена
М
?
NE
Всем привет!
Нам очень нужны IT-специалисты для прохождения опроса об IT-сфере
Преимущественно - не студенты, а люди, которые уже несколько лет и даже больше работают айтишниками
Если ваши знакомые смогут еще и отправить ссылку своим руководителям-айтишникам будет вообще ХОРОШЕЧНО
Вот ссылка: https://ru.surveymonkey.com/r/DVP9YPM
Лайк, шер, мур
Нам очень нужны IT-специалисты для прохождения опроса об IT-сфере
Преимущественно - не студенты, а люди, которые уже несколько лет и даже больше работают айтишниками
Если ваши знакомые смогут еще и отправить ссылку своим руководителям-айтишникам будет вообще ХОРОШЕЧНО
Вот ссылка: https://ru.surveymonkey.com/r/DVP9YPM
Лайк, шер, мур
SK
Я вынужден удалить это как оффтоп, реклама и иррелевантные катбусту ссылки не одобряем
2020 April 20
AD
Здравствуйте. Есть вопрос - почему если включен early_stopping_rounds и модель определила оптимальную итерацию, функция model.is_fitted говорит, что модель не обучена
Такого не должно быть, если действительно так происходит, просьба сделать на гитхабе issue с минимальным воспроизводимым примером
М
Такого не должно быть, если действительно так происходит, просьба сделать на гитхабе issue с минимальным воспроизводимым примером
Вопрос был решен. Я вызывал функцию is_fitted до того, как использовал model.fit. Спасибо за реакцию
A
Здравствуйте, посмотрите пожалуйста последнее issue , на гитхабе https://github.com/catboost/catboost/issues называется "правильность определения вероятности"
Спасибо
Спасибо
SN
Здравствуйте!
eval_metric="AUC:hints=skip_train~false"
У меня есть значения TP, TN, FP, FN для каждой строки, но никак не могу понять, как передать их в модель.
eval_metric="AUC:hints=skip_train~false"
У меня есть значения TP, TN, FP, FN для каждой строки, но никак не могу понять, как передать их в модель.
2020 April 21
AD
Здравствуйте!
eval_metric="AUC:hints=skip_train~false"
У меня есть значения TP, TN, FP, FN для каждой строки, но никак не могу понять, как передать их в модель.
eval_metric="AUC:hints=skip_train~false"
У меня есть значения TP, TN, FP, FN для каждой строки, но никак не могу понять, как передать их в модель.
Все метрики считаются по значению формулы + значению таргета, ничего не нужно передавать в модель
SN
Я как раз об этом спрашиваю. Может, неудачно выразился. В документации говорится, что AUC использует значения TP и т.д., которые как-то определены, я задался вопросом - как они определяются?
В признаках у меня нет таких величин, как TP, TN, FP, FN. В моём понимании, если их явно не определить на каждом объекте, они все = 1 ?
В признаках у меня нет таких величин, как TP, TN, FP, FN. В моём понимании, если их явно не определить на каждом объекте, они все = 1 ?
AD
Эти значения не посемпловые, они вычисляются по значению формулы и значению таргета.
А
Не определены заранее, другими словами, зависят от того, что выдает модель
2020 April 23
Н
Какие ограничения у catboost на объем исходных данных для обучения?
Я правильно понимаю что не более размера оперативки?
Т.е. для big data не получится?
Я правильно понимаю что не более размера оперативки?
Т.е. для big data не получится?