сделай, пожалуйста, issue на гитхабе - добавить пример кастомной метрики для регрессии, чтобы не забылось.

Ок

Пока что не планируем, потому что rsm нужен для скорости, не для качества: уменьшаешь rsm + увеличиваешь число итераций - получаешь такое же качество. А регрессия и классификация итак быстро на гпу учатся.

@amber4eg , @azhuravl, @annaveronika  спасибо !

Не за что)

Вот issue https://github.com/catboost/catboost/issues/757
Там хитрая последовательность действий :)

Может проще воспроизводится но я взял пример своего кода, пока не понял зависимость

ок, обязательно разберемся

кстати с pandas 0.23.4 этой ошибки нет, ошибка появляется начиная с версии 0.24.x

/stat@combot

@пример

Доброго времени суток, я новичок в ML и только только изучаю, но хотелось бы использовать ваш SDK для обучение своих задач, а именно хотелось бы создать чат бота и вот для этого необходимо натренировать сеть неким произвольным текстом, но я не знаю с чего начать, есть ли у вас примеры на основе catboost где тренируют некий модель для чатов?

@annaveronika предложение уважаемым разработчикам катбуста - нет ли у вас возможности сделать некий гайд с примерами по подбору гиперпараметров? Например, вот некий открытый датасет1, по нему хорошо работают такие-то параметры потому-то, а вот такие - не очень, вот датасет2, тут другая тема, работают такие-то параметры, а вот такие - работают плохо, вот датасет3... ну, вы поняли. Мне кажется, такой гайд был бы очень полезен всем, и сильно поднял бы популярность катбуста. Может, я не совсем в теме, и такой гайд уже есть - прошу кинуть ссылку

+++

Так вроде были примеры через hyperopt...

Вроде такого https://github.com/Koziev/MNIST_Boosting/blob/master/catboost_hyperopt_solver.py

Так в доке более-менее понятный гайд есть https://catboost.ai/docs/concepts/parameter-tuning.html

Неужели только для скорости ? Ведь если мы выбираем каждый раз разные колонки, то и деревья за счёт этого у нас разные