В рейтинге участвует:

групп:

каналов:

Виртуальный сервер на SSD - недорого!

Аренда выделенных и виртуальных серверов (VDS/VPS), хостинг, аренда IP-адресов, администрирование, круглосуточная поддержка

qwarta.ru подробнее

Резервное копирование с проверкой на вирусы!!!

Удобный сервис создания резервных копий на любой сервер сети интернет. Отслеживайте изменения, проверяйте на вирусы. Надежно защитите свой бизнес!

go.backupland.com

Выбираете сервер? Любая конфигурация на заказ!

Аренда физических серверов любых конфигураций под любые запросы - 1С бухгалтерия, игровые сервера, нагруженные проекты, интернет-магазины!

qwarta.ru подробнее

Size: a a a

catboost_ru

553 membersпожаловаться на группу
2019 March 13

VC

Vad C in catboost_ru
Здравствуйте,  в теории древовидные модели не чувствительны к шкале количественного признака, т.е. данные не обязательно нормировать, шкалировать, и логарифмировать. Я правильно понимаю что это в полной мере относиться и к катбусту? Насколько он чувствителен к выбросам?
источник
13:17пожаловаться#1

AD

Anna Veronika Dorogush in catboost_ru
> не обязательно нормировать, шкалировать, и логарифмировать
Да, не нужно.
> Насколько он чувствителен к выбросам?
Нужно проверять на конкретных данных.
источник
13:23пожаловаться#2

VC

Vad C in catboost_ru
Anna Veronika Dorogush
> не обязательно нормировать, шкалировать, и логарифмировать
Да, не нужно.
> Насколько он чувствителен к выбросам?
Нужно проверять на конкретных данных.
А что лучше делать с выбросами, по вашему опыту - менять на квантили, логарифм...?
источник
13:25пожаловаться#3

AD

Anna Veronika Dorogush in catboost_ru
Зависит от данных, нужно экспериментировать.
источник
13:29пожаловаться#4

OO

Oleg Okeev in catboost_ru
Sergey Brazhnik
В Slack чате Open Data Science у CatBoost появился свой канал #tool_catboost. Вступить в чат можно по ссылке, если еще нет, http://ods.ai
ods.ai
Open Data Science
Data Science Community
Не нахожу его в общем списке каналов (
источник
14:56пожаловаться#5

MK

Maxim Khrisanfov in catboost_ru
Oleg Okeev
Не нахожу его в общем списке каналов (
#tool_catboost
источник
14:57пожаловаться#6

SB

Sergey Brazhnik in catboost_ru
Oleg Okeev
Не нахожу его в общем списке каналов (
Каналов в чате много. Можно найти поиском
источник
14:58пожаловаться#7

OO

Oleg Okeev in catboost_ru
Sergey Brazhnik
Каналов в чате много. Можно найти поиском
Захожу в channels ,+ и там ищу, но нет (
источник
14:59пожаловаться#8

SB

Sergey Brazhnik in catboost_ru
Oleg Okeev
Захожу в channels ,+ и там ищу, но нет (
а если так https://opendatascience.slack.com/messages/CGGULNQ59 ?
источник
15:02пожаловаться#9

OO

Oleg Okeev in catboost_ru
Sergey Brazhnik
а если так https://opendatascience.slack.com/messages/CGGULNQ59 ?
Спасибо , из дома попробую
источник
15:03пожаловаться#10
2019 March 14

DT

Denis Titlov in catboost_ru
Warning in install.packages :
 package ‘catboost’ is not available (for R version 3.5.3)
источник
04:52пожаловаться#11

DB

Dmitry Baksheev in catboost_ru
https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/r-installation-docpage/
Yandex
CatBoost — R package installation — Yandex Technologies
It is strongly recommended to install the released version. Try it if other installation methods result in errors.
источник
06:28пожаловаться#12

VC

Vad C in catboost_ru
Какие методы борьбы с оверфитингом есть в катбусте?
источник
13:33пожаловаться#13

OT

Oscar Tempter in catboost_ru
Vad C
Какие методы борьбы с оверфитингом есть в катбусте?
Можно валидационную выборку подавать и катбуст остановит обучение если на валидации будет ухудшаться качество
источник
13:36пожаловаться#14

VC

Vad C in catboost_ru
Это dummy решение, меня интересует как работает оверфитинг детектор (у меня он почему то неработает), можно ли управлять высотой шириной, делением дерева, прунинг во общем тонкая настройка нужна, есть что то?
источник
13:38пожаловаться#15

OT

Oscar Tempter in catboost_ru
Можно задать число эпох через которое обучение остановится если на валидации не улучшится качество
источник
13:46пожаловаться#16

VC

Vad C in catboost_ru
Oscar Tempter
Можно задать число эпох через которое обучение остановится если на валидации не улучшится качество
Ну это тоже самое - это то что ты описал в первом посте своем
источник
13:49пожаловаться#17

VC

Vad C in catboost_ru
Мой вопрос в другом, господа разработчики помогите плиз информации мало по этому вопросу
источник
13:50пожаловаться#18

AD

Anna Veronika Dorogush in catboost_ru
Да, конечно, можно управлять параметрами, параметры вот тут описаны: https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/python-reference_parameters-list-docpage/
Вот инструкция, как подбирать: https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/parameter-tuning-docpage/
Про то, как сделать, чтобы детектор работал, написала тебе в ods канале, ты там тоже спросил.
Yandex
CatBoost — Training parameters — Yandex Technologies
Several parameters have aliases. For example, the iterations parameter has the following synonyms: num_boost_round, n_estimators, num_trees. Simultaneous usage of different names of one parameter raises an error.
источник
13:53пожаловаться#19

VC

Vad C in catboost_ru
ОК, ожидал правда ответ в стиле: у нас реализованы параметры n1_parameter, n2_parameter, ... nn_parameter. Параметер: на практике использование параметра n1 - дает такие резальтаты, параметр n2 - лучше исользовать в пределах [10**-1:10**-2]
источник
14:01пожаловаться#20