Аa
А модельки, обученный на 0.11, загруженные в 0.10.3, тоже работают. И это не вопрос, они правда работают.
Size: a a a
2019 March 06
AD
да, гарантируется обратная совместимость
Так, про обратную совместимость, если у тебя бинарник новый, то старая модель будет работать. Это мы гарантируем, наоборот нет, но между этими версиями должно работать, да.
Аa
угу, я понял. Просто работа модельки от 0.11 с бинарником 0.10 оказалась приятным сюрпризом и я решил им тоже поделиться
IF
я ведь правильно понимаю, что категориальные признаки при передаче в CatBoostClassifier сначала предобрабатываются в 1 поток сколько бы не было указано в thread_count?
VE
я ведь правильно понимаю, что категориальные признаки при передаче в CatBoostClassifier сначала предобрабатываются в 1 поток сколько бы не было указано в thread_count?
нет, они могут обрабатываться параллельно (зависит от их числа)
IF
5кк строк, где-то 200 категории, 700 числовые - на нескольких машинах уже порядка часа минимум занято только 1 ядро
IF
пока единственное подозрение - чисто последовательная предобработка
SK
а в каком формате данные?
SK
если это list of list то может быть очень долго
SK
лучше загружать такие данные в catboost.Pool прямо из файла
SK
иначе нам GIL не дает делать параллельный в кастинг строк из питона в с++
IF
pandas dataframe, строк нет - 208 uint8 709 float32
SK
Не хватает кейса для uint8 вот тут: https://github.com/catboost/catboost/blob/master/catboost/python-package/catboost/_catboost.pyx#L1173
IF
о, спасибо, пока закостылю в int32 какой-нибудь
SK
заведи issue, пожалуйста, чтобы мы не забыли
SK
int8 + int16
IF
https://github.com/catboost/catboost/issues/718 несколько не по феншую, но как напоминалка должно сойти
IF
с int32 действительно до начала собственно обучения дошло гораздо быстрее
SK
сколько примерно заняло?