SK
ускорило с нача до 35 минут, спасибо. Точность на тесте упала с 0.825933 до 0.823368
можно еще поиграться как раз с rsm и постепенным повышением количества бордеров:)
Size: a a a
2019 April 01
H
можно попробовать поднять этот параметр до 100 и посмотреть на скорость
Попробовала до 100 поднять - итог 40 мин, ну не особо быстрее стало (было около часа)
Убрала совсем фичу с 1800 вариантом категории, стало быстрее - 25 мин
Совсем без категорий - 1мин
Убрала совсем фичу с 1800 вариантом категории, стало быстрее - 25 мин
Совсем без категорий - 1мин
H
Спасибо за советы
SK
Попробовала до 100 поднять - итог 40 мин, ну не особо быстрее стало (было около часа)
Убрала совсем фичу с 1800 вариантом категории, стало быстрее - 25 мин
Совсем без категорий - 1мин
Убрала совсем фичу с 1800 вариантом категории, стало быстрее - 25 мин
Совсем без категорий - 1мин
можешь не убирать ту, что с 1800
SK
просто ограничить сложность комбинаций
SK
max_ctr_complexitySK
она по умолчанию 4
SK
и еще, поскажи, какую глубину деревьев ты задаешь?
SK
Снижение сложности с 4 до 2-х очень круто сокращает время обучения
H
и еще, поскажи, какую глубину деревьев ты задаешь?
дефолтную, она 6, вроде, равна
SK
это хорошо
H
Снижение сложности с 4 до 2-х очень круто сокращает время обучения
круто, попробую, спасибо
SK
не за что :)
А
можно еще поиграться как раз с rsm и постепенным повышением количества бордеров:)
CatBoostError: catboost/libs/options/catboost_options.cpp:400: Error: rsm on GPU is supported for pairwise modes only
А что такое «pairwise modes»?
А что такое «pairwise modes»?
YB
CatBoostError: catboost/libs/options/catboost_options.cpp:400: Error: rsm on GPU is supported for pairwise modes only
А что такое «pairwise modes»?
А что такое «pairwise modes»?
В задачах ранжирования
А
аааа
SK
Да, извини что я не уточнил про это :(
YB
Вообще планируется ли rsm для классификации/регрессии на gpu?
2019 April 02
MK
После обновления с 12 до 13.1 при создании пула стала появляться ошибка:
из-за чего такое может быть?
KeyError Traceback (most recent call last)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
2656 try:
-> 2657 return self._engine.get_loc(key)
2658 except KeyError:
pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()
pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()
pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item()
pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item()
KeyError: 0
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/catboost/core.py in __init__(self, data, label, cat_features, column_description, pairs, delimiter, has_header, weight, group_id, group_weight, subgroup_id, pairs_weight, baseline, feature_names, thread_count)
289 )
290
--> 291 self._init(data, label, cat_features, pairs, weight, group_id, group_weight, subgroup_id, pairs_weight, baseline, feature_names)
292 super(Pool, self).__init__()
293
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/catboost/core.py in _init(self, data, label, cat_features, pairs, weight, group_id, group_weight, subgroup_id, pairs_weight, baseline, feature_names)
644 if feature_names is not None:
645 self._check_feature_names(feature_names, features_count)
--> 646 self._init_pool(data, label, cat_features, pairs, weight, group_id, group_weight, subgroup_id, pairs_weight, baseline, feature_names)
647
648
_catboost.pyx in _catboost._PoolBase._init_pool()
_catboost.pyx in _catboost._PoolBase._init_pool()
_catboost.pyx in _catboost._PoolBase._init_features_order_layout_pool()
_catboost.pyx in _catboost._set_features_order_data_pd_data_frame()
из-за чего такое может быть?
IP
Добрый день. Имеется таблица с данным где в некоторых фичах есть пусто значение. Как его правильно в CatBoost обработать? Заменить на nan или взять среднее из результатов?