Мы ищем в команду ML тулзов Яндекса (CatBoost как раз мы делаем в этой команде) менеджера:
https://yandex.ru/jobs/vacancies/proj_man/pm_ml_tools/.

Мы ищем человека, который:
- Любит и знает ML
- Хочет и умеет общаться с людьми, выступать, писать посты, ездить на конференции по машинном обучению.

Основными задачами менеджера являются:
- Продвижение наших мл инструментов в мире.
- Построение стратегии развития мл инструментов.
- Развитие платформы рекомендаций Яндекса, а также все остальных библиотек машинного обучения, которые у нас используются.

Для успешной работы будет необходимо понимать, как работают все наши инструменты, а также кто и как их использует.

Москва, 150-300к gross
Отзывайтесь на вакансию, мы вас ждем!

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

Укажи дополнительно eval_metric='Rmse' например

Теперь другая ошибка. То есть я беру RmseObjective из документации.

model = CatBoostRegressor(loss_function=RmseObjective, eval_metric='RMSE')
model.fit(X=X, y=y)

Получаю ошибку:

CatBoostError: catboost/python-package/catboost/helpers.cpp:41: Traceback (most recent call last):
  File "_catboost.pyx", line 1803, in _catboost._ObjectiveCalcDersRange
  File "<ipython-input-9-33c6e5bff051>", line 3, in calc_ders_range
    assert len(approxes) == len(targets)
TypeError: object of type 'NoneType' has no len()

То есть там вместо targets почему-то передалось в этот метод None.

вроде пофиксили это, можно собрать последнюю версию кода и проверить

я же правильно понимаю, что под "собрать" подразумевается собрать из последних исходников, как тут написано? https://catboost.ai/docs/installation/python-installation-method-build-from-source-linux-macos.html

собрал, проверил, всё равно воспроизводится.

Владимир, а вы завели?
Потому что у меня тоже воспроизводится.
Но у меня CPU + loss_function='Quantile:alpha=0.6',

Нет ещё. Вот сейчас сажусь только писать.

Владимир, а вы завели?
Потому что у меня тоже воспроизводится.
Но у меня CPU + loss_function='Quantile:alpha=0.6',