4 июня вас ждёт туториал по новым возможностям CatBoost — опенсорсной библиотеки для градиентного бустинга.

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.

4 июня мы провели туториал по новым возможностям CatBoost — опенсорсной библиотеки для градиентного бустинга.
Сначала мы поговорили про сам градиентный бустинг и показали основной пайплайн обучения модели. Но основной темой туториала стали новые фичи. Никита Дмитриев объяснил, как обучить модель, когда данных очень много, рассказал о встроенной функциональности подбора параметров и о типах деревьев (с недавних пор в CatBoost можно обучать не только симметричные деревья). Последнюю часть туториала мы посвятили работе с текстовыми признаками. А в самом конце провели небольшое соревнование с призами.

О новостях CatBoost можно узнавать здесь:
https://t.me/catboost_ru
https://twitter.com/CatBoostML
https://github.com/catboost/catboost

A fast, scalable, high performance Gradient Boosting on Decision Trees library, used for ranking, classification, regression and other machine learning tasks for Python, R, Java, C++. Supports comp...