TB
@kizill какие перспективы по новой версии?
Size: a a a
2020 December 15
SK
Синкаются коммиты и катну
TB
Синкаются коммиты и катну
👍
OL
"соберём 10 лайков и выкатим новую версию")
SK
"соберём 10 лайков и выкатим новую версию")
К сожалению это не так) Просто багу долго искал, без нее бессмысленно катить было.
OL
да понимаем) ваше дело правое и мы вам благодарны)
ke
O G
Привет, есть ли функция, которая выводит все объекты(семплы) тестовой выборки, на которых предсказание было ошибочным?
Привет, такой функции нет. Предсказанных классов для тестовой выборки достаточно, чтобы реализовать ее самостоятельно
OG
@qwe_rtyu_iop спасибо
ke
Добрый вечер, можете подсказать, почему может возникать ошибка такого рода? Версия CatBoost: 0.24.3
[INFO] model.fit(cb_train, eval_set=cb_valid)
[INFO] File "home/tests/venv/lib/python3.6/site-packages/catboost/core.py", line 1948, in fit
[INFO] save_snapshot, snapshot_file, snapshot_interval, init_model)
[INFO] File "ome/tests/venv/lib/pythonR3.6/site-packages/catboost/core.py", line 1809, in _fit
[INFO] train_params["init_model"]
[INFO] File "/home/tests/venv/lib/python3.6/site-packages/catboost/core.py", line 1258, in _train
[INFO] self._object._train(train_pool, test_pool, params, allow_clear_pool, init_model._object if init_model else None)
[INFO] File "_catboost.pyx", line 4154, in _catboost._CatBoost._train
[INFO] File "_catboost.pyx", line 4203, in _catboost._CatBoost._train
[INFO] catboost.CatBoostError: catboost/libs/model/model_build_helper.cpp:148: Condition violated: `ApproxDimension == treeLeafValues.ysize()'Привет, можешь сделать маленький воспроизводящий пример?
YP
Всем привет! Подскажите, пожалуйста, какие гиперпараметры CatBoost Regressor (синяя кривая) стоит настраивать в том случае, если я хочу получить решение, более близкое в гладкости к оранжевой кривой (плотная двуслойная нейросеть) ?
Зелёная кривая - это их ансамбль.
Здесь я говорю только про сплошные цветные линии, на пунктирные кривые и на чёрную линию не обращайте внимания.
Серые точки показывают разброс данных.
Зелёная кривая - это их ансамбль.
Здесь я говорю только про сплошные цветные линии, на пунктирные кривые и на чёрную линию не обращайте внимания.
Серые точки показывают разброс данных.
ДС
Больше итераций. Больше глубина. Но лучше заменить модель.
YP
Почему заменить? Есть идеи, на что?
ДС
На гладкую модель, если хочешь увидеть гладкое предсказание)
YP
Больше итераций. Больше глубина. Но лучше заменить модель.
Он же итак будто бы переобученный, к чему тут бОльшее количество итераций и бОльшая глубина?
ДС
Вопрос был в том, как приблизить гладкую линию при помощи кусочно постоянной функции (предикт дерева) - очевидно, добавить больше алгоритмов с большим числом листьев. Так-то да, это не самая хорошая идея.
ДС
Поэтому не понятно, зачем здесь вообще деревянные модели. Используй саму нейронку.
YP
Хочется ансамбль использовать)
ДС
Возьми лгбм, поставь режим леса, и очень много алгоритмов. Вдруг повезет)
ДС
(в кэтбусте его же нет? или добавили?)
SK
Random Forest нету