Спасибо!

подскажите, пожалуйста, с чем может быть связана проблема? я l2 уже уменьшал ниже 1 и увеличивал до 30 - не помогает

А включи logging_level='Debug' и покажи что там в дереве подбирается

Возможно, у тебя с данными беда какая-то

здесь?

А learning_rate по умолчанию не пробовали оставить?

пробовал

Столкнулся с тем, что CatBoostClassifier на тех-же данных и параметрах (считал ЦПУ онли)  даёт различные результаты на локальной машине и на кегле (различия под 5%). Подскажите пожалуйста, это прогнозируемое поведение, или это можно починить?

а локальгно у вас linux?

нет, вин10

но версии пакетов одинаковые

catboost/contrib/python/faulthandler/faulthandler.c:45:19: error: conflicting types for '_Py_write_noraise'
extern Py_ssize_t _Py_write_noraise(int fd, const char *buf, size_t count);
                  ^
/home/artem/.ya/tools/v3/1211259884/python/include/python3.8/fileutils.h:135:24: note: previous declaration is here
PyAPI_FUNC(Py_ssize_t) _Py_write_noraise(
                       ^
1 error generated.

запускал вот так:

python3.8 ya make -r -DUSE_ARCADIA_PYTHON=no -DOS_SDK=local -DPYTHON_CONFIG=python3-config -DUSE_SYSTEM_PYTHON=3.8

[Тип объявлен дважды, судя по всему по-разному]

@kizill ошибки же нет в запуске процесса компиляции? - Я на это больше всего грешу, чем на реально существующий конфликт типов

Ещё юзаю python3.8; на сайте документации максимальная версия 3.6

Я использую catboost для классификации на 0 и 1.
1. Обучил модель
2.  Применил select_threshold(model=model, data=eval_pool, Fpr=0.3)
Соотвественно я ищу желаемый процент ошибок определения  класса1 не более 30%
Он мне выдаёт treshold=0.603
То есть я должен сместить границу определителя класса на 0.603 и я получу случаи с не более, чем 30% ошибок в определении класса1?

С порогом для fpr=0.3 не более 30% объектов класса 0 будут ошибочно отнесены к классу 1.

Да, все верно. И далее границу определителя Класса смещаем от 0.5/0.5 до 0.6/0.4 и получаем такой процент ошибки ?

Да