Телеграмм чат группы catboost

Столкнулся с тем, что в VSCode в Notebook editor не работает вывод от catboost-а. Нашел вот такой тикет - https://github.com/microsoft/vscode-jupyter/issues/1684 Там сказано, что проблема не на стороне VSCode и надо фиксить в Catboost. Это вообще известная проблема? Может уже правили и у меня просто руки кривые?

GitHub

Unable to load a compatible version of the widget 'catboost_module'. Expected behavior may be affected. · Issue #1684 · microsoft/vscode-jupyter

Bug: Notebook Editor, Interactive Window, Editor cells Steps to cause the bug to occur !pip install jupyter ipywidgets catboost !jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension run: from catboos...

источник

09:54пожаловаться #9

IL

Ivan Lyzhin in catboost_ru

У нас есть похожее issue про jupyter lab https://github.com/catboost/catboost/issues/262, над ним сейчас работает внешний контрибьютор. Думаю, что проблема с vscode должна будет пофикситься тоже. Через месяц-полтора должно сойтись.

GitHub

visualization in jupyter lab error · Issue #262 · catboost/catboost

I got the following error running catboost in Jupyter Lab "Failed to display Jupyter Widget of type CatboostIpythonWidget."

источник

10:01пожаловаться #10

AP

Alex Popov in catboost_ru

Stanislav Kirillov

О, правильного ответа тут нет, так как параметры, не заданные пользователем, меняются по хитрой логике перед обучением

Как в таком случае запустить полностью аналогичную модель на GPU? Допустим на CPU есть модель
CatBoostClassifier(iterations=1000)
тогда на GPU кроме task_type нужно зафиксировать еще какие-то параметры. Какие?
CatBoostClassifier(iterations=1000, task_type='GPU', ...???)

источник

12:43пожаловаться #11

2021 March 26

ke

k e in catboost_ru

LS

Вопрос, как будет работать «Supported uncertainty prediction for multiclassification models»?

так же, как для классификации, только для мультиклассификации энтропия считается как H = ∑_{i=1..dim}-p_i ln(p_i)
https://catboost.ai/docs/references/uncertainty.html

catboost.ai

Uncertainty - CatBoost. Documentation

There are two main sources of uncertainty: data uncertainty (also known as aleatoric uncertainty) and knowledge uncertainty (also known as epistemic uncertainty).

источник

19:22пожаловаться #12

DB

Dmitry Buslov in catboost_ru

Tj

Добрый день, подскажите пожалуйста :

Есть ли в наличии код где соединили CatBoost с Генетическим Алгоритмом ?

А что мешает самому написать? Берется условный https://pypi.org/project/deap/ , переписывается под него класс https://github.com/catboost/benchmarks/blob/a148bd0761eaf49bc9d759ac88c3cfac1eb1b8de/quality_benchmarks/experiment.py#L11 и в путь...

PyPI

deap

Distributed Evolutionary Algorithms in Python

источник

21:03пожаловаться #13

L

LS in catboost_ru

k e

так же, как для классификации, только для мультиклассификации энтропия считается как H = ∑_{i=1..dim}-p_i ln(p_i)
https://catboost.ai/docs/references/uncertainty.html

catboost.ai

Uncertainty - CatBoost. Documentation

There are two main sources of uncertainty: data uncertainty (also known as aleatoric uncertainty) and knowledge uncertainty (also known as epistemic uncertainty).

Количество виртуальных ансамблей сильно влияет на производительность, скорость обучения(например, если число классов больше 500)?

источник

22:21пожаловаться #14

L

LS in catboost_ru

LS

Количество виртуальных ансамблей сильно влияет на производительность, скорость обучения(например, если число классов больше 500)?

Т.е. должна ли быть корреляция между числом ансамблей и количеством классов?

источник