Телеграмм чат группы catboost

Добрый день, прошу прощение за оффтоп? Но вдруг есть знатоки...
Нужно ли использовать предварельное отсечение фич с помощью Boruta для Tensorflow? Или не имеет смысла? Для Catboost делаю, а вот для TF не знаю есть ли необходимость в этом...

источник

23:12пожаловаться #4

d

dePuff in catboost_ru

Артур Лазаренко

Добрый день, прошу прощение за оффтоп? Но вдруг есть знатоки...
Нужно ли использовать предварельное отсечение фич с помощью Boruta для Tensorflow? Или не имеет смысла? Для Catboost делаю, а вот для TF не знаю есть ли необходимость в этом...

Его и для CB может не иметь смысла делать :)
Слишком широкий вопрос на который быстрее проверить накидывает или нет для конкретной модели на конкретных фичах чем думать об этом )

А вот трансформацию фич скорее всего придётся делать.

источник

23:15пожаловаться #5

АЛ

Артур Лазаренко... in catboost_ru

dePuff

Его и для CB может не иметь смысла делать :)
Слишком широкий вопрос на который быстрее проверить накидывает или нет для конкретной модели на конкретных фичах чем думать об этом )

А вот трансформацию фич скорее всего придётся делать.

Что подразумевается под транформацией? Feturetools к примеру?

PS: то есть Boruta не имеет смысл использовать для предобработки фич?

источник

23:26пожаловаться #6

АЛ

Артур Лазаренко... in catboost_ru

dePuff

Его и для CB может не иметь смысла делать :)
Слишком широкий вопрос на который быстрее проверить накидывает или нет для конкретной модели на конкретных фичах чем думать об этом )

А вот трансформацию фич скорее всего придётся делать.

А, я понял. Нормализацию 😉

источник

23:28пожаловаться #7

d

dePuff in catboost_ru

Артур Лазаренко

Что подразумевается под транформацией? Feturetools к примеру?

PS: то есть Boruta не имеет смысл использовать для предобработки фич?

Деревья и регрессии\нейронки по-разному работают

Например, у нас есть фичи возраст и пол, а для решения оказалось важно школьник это или школьница\ пенсионер или пенсионерка или рабочий \ домохозяйка
Деревья нарежут это легко и непринуждённо на интервалы и условия

Регрессиям и нейронкам, возможно, придётся помочь

В отрыве от задачи, данных и ресурсов говорить о любом feature reduction это говорить ни о чём
Два эксперимента скажут больше

источник

23:32пожаловаться #8

2020 December 26

N

Norx in catboost_ru

Создание Xmas GAN

Читать

@machinelearning_ru

Яндекс Дзен

Создание Xmas GAN

Вот небольшой забавный проект по обучению GAN работе с изображениями. Приближается курортный сезон, а вместе с ним и рождественские елки, и подарки, и костюмы Санты. Это заставило нас в hasty.ai заинтересоваться одним простым, но, как выяснилось, очень сложным вопросом: можем ли мы создать рождественскую GAN? В этой статье мы делимся нашим подходом, результатами и, что наиболее важно, нашими

источник

11:28пожаловаться #9

2020 December 27

SK

Stanislav Kirillov in catboost_ru

Наконец опубликовали 0.24.4! Там в основном багфиксы и главная фишка - ускорение обучения несимметричных деревьев на CPU примерно в 2 раза

источник

14:30пожаловаться #10

SK

Stanislav Kirillov in catboost_ru

Еще, конечно же, добавили поддержку py3.9, проверьте, все ли корректно работает, так как в py3.9 на linux мы используем более свежий тулкит для сборки - не от ubuntu 10, а от убунту 16

источник

14:32пожаловаться #11

L

LS in catboost_ru

Stanislav Kirillov

Наконец опубликовали 0.24.4! Там в основном багфиксы и главная фишка - ускорение обучения несимметричных деревьев на CPU примерно в 2 раза

Молодцы!!!))) спасибо за обновку! Для симметричных деревьев планируется увеличить скорость?)

источник

16:06пожаловаться #12

SK

Stanislav Kirillov in catboost_ru

LS

Молодцы!!!))) спасибо за обновку! Для симметричных деревьев планируется увеличить скорость?)

Да, конечно! У нас в планах после НГ выкатить еще несколько ускорений

источник

18:03пожаловаться #13

МН

Максим Новопольцев... in catboost_ru

Stanislav Kirillov

Наконец опубликовали 0.24.4! Там в основном багфиксы и главная фишка - ускорение обучения несимметричных деревьев на CPU примерно в 2 раза

молодцы! спасибо!!
я может пропустил в предыдущих релизах.. Pool с категориальными фичами можно сохранять на диск?
появилась ли поддержка spark ?

источник

20:18пожаловаться #14

dF

darya Fidlobabka in catboost_ru

Извините, но можно вопрос, является ли обязательным пропускать сухие текстовые данные через алгоритм токенизации и bag of words для тренировки QA модели?

источник

22:52пожаловаться #15

2020 December 28

FH

Frank Hammack in catboost_ru

🤑Woooww!! Thanks for New Year Giveawey!!👍🚀
https://bit.ly/3aMrJAc

источник

03:24пожаловаться #16

IL

Ivan Lyzhin in catboost_ru

darya Fidlobabka

Извините, но можно вопрос, является ли обязательным пропускать сухие текстовые данные через алгоритм токенизации и bag of words для тренировки QA модели?

CatBoost может сделать токенизацию и BoW самостоятельно, подробнее можно посмотреть в туториале: https://github.com/catboost/catboost/blob/master/catboost/tutorials/text_features/text_features_in_catboost.ipynb

GitHub

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...