проблема надуманная, конечно, английский - норма, но если как-то это решит ваш запрос, здесь найдете переводы оригинальных статей по основным реализациям бустинга (LightGBM, XGBoost, CatBoost, идею с MVS) плюсом глава по бустингу из Elements of Statistical Learning https://drive.google.com/open?id=1xMejDTwDvXUnyiJi8FdTixa9eQ7IOnEc

коллеги, кажется на странице
https://catboost.ai/docs/concepts/python-reference_utils_create_cd.html
опечатка: "thajurt"

Артём, у меня прекрасный английский, я учился в Великобритании, тем не менее это не даёт мне  преимущества перед теми, кто имеет возможность учиться на родном языке. Если есть такая возможность, это надо использовать всегда, когда возможно. Я долгие годы обладал навыками в английском, когда это было большой редкостью, и знаю, насколько тем не менее эффективнее учиться на родном языке. Времени катастрофически мало, поверьте, что-то технически посмотреть, что уже понимаешь, это одно, и совсем другое - что-то новое понимать. Спасибо большое за ссылку)))

Кажется, даже больше🤦‍♂️

Авторы SVM вроде не с ВМК?

нет ни слова о вмк

Спасибо за материалы!
А есть возможность использования оффлайн?

на рутрекере есть, сделаете поиск по имени, там же и материал отдельно по Catboost, но он устарел, много нового добавилось, к лету надо все заново перетряхнуть

Спасибо !

Привет. Подскажите, пожалуйста, был ли включён этот фикс в версию 0.23? Я так понимаю, что должен был, но у меня этот баг воспроизводится.
https://github.com/catboost/catboost/issues/1164

Ту проблему пофиксили, у тебя видимо какая-то похожая. Сделай, пожалуйста, issue с примером для воспроизведения, посмотрим

Или у тебя прямо ровно это issue воспроизводится?

Эксепшен такой же и тоже при включении langevin = True. Без него работает нормально. Собрал такой минимальный пример.

Сделай, пожалуйста, issue, только не со скриншотом, а с текстом

оффтоп: YetiRankPairwise не лучший таргет для применения langevin) не знаю, что это может там дать)

да, хорошо. спасибо.

с помощью model.eval_metrics считаю AUC:type=OneVsAll, на разных моделях и датасетах и во всех случаях AUC последнего класса 0.5, например:

'AUC:class=0': [0.7256756538236775],
'AUC:class=1': [0.9985440158342602],
'AUC:class=2': [0.6788163861529806],
'AUC:class=3': [0.5]

с чем это может быть связано? помню что-то похожее с shap было, с последним классом не работало

Это бага, заведи ишью чтоб не потерялась, хорошо?

ok