MK
Size: a a a
2019 February 09
MK
еще хотелось бы из этой формулы вытащить sum(average_feature_importance), то есть отдельно посмотреть на важность признака и на важность в комбинации с другими
2019 February 11
Аa
Можно где-то добыть исходники этого стикера? Чтоб в презентацию вставить?
Аa
Наклейки были на datafest5
AD
get_feature_importance питоновский не считает feature importance даже если в data передать pool, все время моментально выводит один и тот же результат - это баг?
Пропустила это сообщение. Нет, это не баг, это важности фичей. Они считаются по обучающему пулу. Тестовый пул игнорируется при этом (надо на это ворнинг добавить). Он используется для подсчета импортансов других типов.
AD
еще хотелось бы из этой формулы вытащить sum(average_feature_importance), то есть отдельно посмотреть на важность признака и на важность в комбинации с другими
Это можно сделать в cmdline, там можно в файлик написать такие импортансы https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/output-data_feature-analysis_feature-importance-docpage/
MK
ok, спасибо
MK
Пропустила это сообщение. Нет, это не баг, это важности фичей. Они считаются по обучающему пулу. Тестовый пул игнорируется при этом (надо на это ворнинг добавить). Он используется для подсчета импортансов других типов.
тогда документацию надо тоже поправить и входные параметры этой функции
AD
ок, поправим, спасибо!
MK
issue завел уже https://github.com/catboost/catboost/issues/672
2019 February 12
SB
Можно где-то добыть исходники этого стикера? Чтоб в презентацию вставить?
Стикер не является лого и в презу его не надо вставлять. Могу тебе прислать наш лого в векторном / растровом виде
Аa
Преза очень внутренняя
Аa
А на лого котик маленький 😔
D
А на лого котик маленький 😔
Аa
да, я его нашёл уже, спасибо )
AD
Стикер не является лого и в презу его не надо вставлять. Могу тебе прислать наш лого в векторном / растровом виде
Да ладно, это же не наша официальная презентация. Используйте стиккеры, если нравятся.
Аa
Да ладно, это же не наша официальная презентация. Используйте стиккеры, если нравятся.
AS
Привет! Подскажите кто-нибудь, по какой причине 2 разных модели обученные на одних данных с одними и теми же параметрами после их сериализации (модуль pickle) могут весить 1 и 50 МБ? Разница лишь в том, что во второй есть еще 2 числовых признака
AS
если использовать save_model - все хорошо..