Вопрос про custom loss function:
Сustom loss на Питоне работает крайне медленно, в принципе понятно почему, все обращения к интерпретатору должны быть из одного треда.

Нужную мне функцию можно реализовать на Cython или Numba, так что у неё будет сишный интерфейс в обход Питон-интерпретатора, но как подключить её к CatBoost?
Я правильно понимаю, что единственный способ подключить низкоуровневый код - это пересобрать весь CatBoost из исходников вместе с собственным C++ классом, унаследованным от  TUserDefinedPerObjectError?
см. https://github.com/catboost/catboost/blob/master/catboost/tutorials/custom_loss/custom_metric_tutorial.md
Проще никак не получится?

Ничего не надо наследовать, надо прямо у этого класса реализовать функции. И перекомпилировать, да.

И всё равно это будет рабоать только в CPU режиме?

да, в CPU
но если функция ошибок поточечная (как MSE/Logloss/etc), то добавить ее на GPU  немного сложнее, но относительно реально и можем помочь

А как loss, по которому вычисляется градиент, может быть непоточечным? Я имею в виду имено loss, а не custom user metric.

Конкретнее - нужен Poisson loss для цензурированных справа данных, в вычислении производных там используется гамма функция, это реально для GPU?

реально, вот тут есть список всех спец функций, доступных из коробки в куде https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-math-api/group__CUDA__MATH__SINGLE.html

можно подхачить catboost/cuda/targets/kernel/pointwise_targets_cu
там есть TPoissonTarget, в котором есть Score, Der и Der2 в поточечном интерфейсе
в принципе если их заменить на нужные и пересобрать, то все будет работать и бещз cusom-loss, если выставлять Poisson в опциях пакета 🙂

работать = работать на GPU
на CPU нужно другие места править

Я нашёл такое: https://github.com/catboost/catboost/blob/master/catboost/libs/algo/error_functions.h#L325
это для CPU?

это для CPU, да. но там только производные
для CPU есть еще собственно само ззначение функции потерь, его отдельно надо добавлять в метрики

Ок, спасибо.
Тогда сначала реализую на Python, проверю что всё работает как надо, и потом еще видимо обращусь к вам за помощью

Кстати реализовать свою функцию ошибки - это отличная задача для опенсорс-спринта 2го февраля. У нас как раз будет возможность помочь.

Добрый день! Как можно у класса CatBoostClassifier посмотреть параметры?

get_params, если не ошибаюсь

Да, большое спасибо.

извиняюсь, возможно, ответ лежит на поверхности, но каков по стандарту n_estimators? В доках =None, он ставится во время fit?

очень советую смотреть не только докстринги, но и вот эту доку, там больше информации

1000 итераций по умолчанию