Size: a a a

2019 April 16

IP

Igor Petrov in catboost_ru
cv не работает с NaN.
Invalid type for cat_feature[4,33]=nan : cat_features must be integer or string, real number values and NaN values should be converted to string.

CatBoostClassifier  работает же. Почему он не хочет?
источник

AD

Anna Veronika Dorogush in catboost_ru
источник

AD

Anna Veronika Dorogush in catboost_ru
Скоро опубликуем FAQ, там в том числе будет этот вопрос.
источник

IP

Igor Petrov in catboost_ru
@annaveronika но там не работает с CatBoostClassifier , у меня же он работает
источник

AD

Anna Veronika Dorogush in catboost_ru
CatBoostClassifier тоже не работает с кат фичами нанами.
источник

AD

Anna Veronika Dorogush in catboost_ru
Вряд ли у тебя работает, возможно ты забыл катфичи указать
источник

IP

Igor Petrov in catboost_ru
Anna Veronika Dorogush
Вряд ли у тебя работает, возможно ты забыл катфичи указать
действительно. Спасибо
источник

SZ

Sasha Zhu in catboost_ru
Привет! А может мне кто-нибудь подсказать, как правильно использовать кросс-валидаю с котиком?
источник

AK

Andrei Khropov in catboost_ru
Sasha Zhu
Привет! А может мне кто-нибудь подсказать, как правильно использовать кросс-валидаю с котиком?
источник

SZ

Sasha Zhu in catboost_ru
Это я видела, но мне не совсем понятно, как именно его использовать. Окей, взяла я валидационный сет, получила какой-то определенный скор. А после этого что я делаю? Как я использую полученные данные?
источник

SZ

Sasha Zhu in catboost_ru
Не совсем мне это понятно
источник

ИБ

Иван Брагин in catboost_ru
Sasha Zhu
Это я видела, но мне не совсем понятно, как именно его использовать. Окей, взяла я валидационный сет, получила какой-то определенный скор. А после этого что я делаю? Как я использую полученные данные?
на cv подбираешь фичи, настраиваешь гиперпараметры, а конечную модель обучаешь на всех данных обычным способом
источник

OS

Oleg Shapovalov in catboost_ru
Жалко, что cv не может сразу усредненный предикт сделать, мне кажется было бы полезно. Хотя бы для проверки корреляции с лб
источник

SZ

Sasha Zhu in catboost_ru
Иван Брагин
на cv подбираешь фичи, настраиваешь гиперпараметры, а конечную модель обучаешь на всех данных обычным способом
Аааа, поняла, спасибо
источник

ИБ

Иван Брагин in catboost_ru
Oleg Shapovalov
Жалко, что cv не может сразу усредненный предикт сделать, мне кажется было бы полезно. Хотя бы для проверки корреляции с лб
Не уверен, но думаю, что это повлечет выделение памяти под N=folds_n моделей, что бы потом на них predict делать, которой не происходи сейчас.
Либо cv должен принимать сразу валидационный сет и на лету его скорить, наверно, это не совсем логичный api для этой тулзы, хотя, может и удобный
источник
2019 April 17

IP

Igor Petrov in catboost_ru
CV зависает(ячейка в ноутбуке стоит уже два часа и ни чего) при разбиении 20+ фолдов из 2М строк.
Как-то можно это вылечить?
источник

А

Андрей in catboost_ru
Igor Petrov
CV зависает(ячейка в ноутбуке стоит уже два часа и ни чего) при разбиении 20+ фолдов из 2М строк.
Как-то можно это вылечить?
О, у меня зависала на 300-500 итерации, разбивал на 15 фолдов.
источник

IP

Igor Petrov in catboost_ru
Андрей
О, у меня зависала на 300-500 итерации, разбивал на 15 фолдов.
Как решили проблему?
источник

А

Андрей in catboost_ru
Не удалось решить =(
источник

SZ

Sasha Zhu in catboost_ru
Привет снова! Поможете? CatBoostError: catboost/libs/target/data_providers.cpp:449: CTR features require Target data - как трактовать?
источник