AC
В catboost есть биннинг?
Size: a a a
2019 April 03
AC
Есть ли описание?
AG
еще какой, позже кину
K
О, а можно и мне, пожалуйста?
G
кстати, на недавно завершившемся SNA Hackathon 2019 первые места заняли люди, использовавшие 🐈
N
кстати, на недавно завершившемся SNA Hackathon 2019 первые места заняли люди, использовавшие 🐈
А какая стратегия решения была ? Загнали все в catboost и все ? Или ещё дополнительно ыитчи выделяли. Вот мне совсем не понятно .
OS
Во-первых, загнали в катбуст на ГПУ, гпу это важно
OS
Но главное, очень тщательно поработали к каждой колонкой данных, поняли её смысл и вытащили из этого доп информацию
OS
+ нашли дата лики трейн-тест, и это тоже много дало
K
Во-первых, загнали в катбуст на ГПУ, гпу это важно
Простите, а в чем значимость именно использования гпу? Ну кроме скорости
OS
В видео немного выше есть об этом слайды, я лучше не объясню. Насколько я понимаю, можно использовать более сложные алгоритмы, которые на проце медленные, и поэтому отключены по умолчанию. Вроде можно и на проце также, но будет совсем медленно учиться
N
Но главное, очень тщательно поработали к каждой колонкой данных, поняли её смысл и вытащили из этого доп информацию
а как именно вытащили дополнительную информацию. вот есть допустим поле float или Int. как из него что-то еще можно вытащить? ведь когда мы используем деревья, то они фактически и так вытаскивают дополнительную информацию путим разбиения этого признака на интервалы
G
Nikolay
А какая стратегия решения была ? Загнали все в catboost и все ? Или ещё дополнительно ыитчи выделяли. Вот мне совсем не понятно .
надо дождаться статей от топов. В чате буткампа Иван Брагин ссылку на свой код выложил. Ещё должно быть видео с награждения по SNA Hackathon
A
Nikolay
а как именно вытащили дополнительную информацию. вот есть допустим поле float или Int. как из него что-то еще можно вытащить? ведь когда мы используем деревья, то они фактически и так вытаскивают дополнительную информацию путим разбиения этого признака на интервалы
Например, можно по таймлайну смотреть какую запись сколько лайкнут, то есть инфа о будущем
2019 April 04
Аa
а CatBoostRegressor() поддерживает синтаксис вида
model = CatBoostRegressor(**dict) вместо набора именнованных парамаетров?PC
а CatBoostRegressor() поддерживает синтаксис вида
model = CatBoostRegressor(**dict) вместо набора именнованных парамаетров?Конечно. Это фича питона.
Аa
N
надо дождаться статей от топов. В чате буткампа Иван Брагин ссылку на свой код выложил. Ещё должно быть видео с награждения по SNA Hackathon
А что за чат ? Где бы этот код увидеть
G
SL
Подскажите плиз, когда тренирую кота на GPU и по окончанию тренировки модель возвращается в оперативку - потребление памяти в 2-4 раза больше, чем при обучении на CPU. Это известная "фича" или я один такой везучий? Параметры по дефолту