Кстати, уже сейчас добавили метод замены prediction type у хендла модели в c api

То есть номер наиболее вероятного класса можно получать прям сейчас

И еще для моделей с сотнями или тысячами классов в мульткласс задаче теперь есть метод для получения вероятности одного определённого класса

@kizill  извиняюсь за вопрос не по теме обсуждения...
Сколько надо закладывать(оставлять свободных Гб Ram)
Относительно размера датафрейма... Столкнулся с тем что 30% объема df не хватает...

Понятно что зависит от настроек обучения (кол-ва комбинаций фичей, глубины дерева итд.)  Но есть ли какие-то примерные показатели?

мне было полезно в C api получать имена классов, не нашел где взять
а то пришлось делать костыль через python

хорошая идея, спасибо, попробуем сделать API для получения имен классов:)

если есть катфичи - все сложно предсказать

но вы можете использовать параметр used_ram_limit

есть еще такая вещь связанная с подготовкой данных для обучения
у меня данные лежат в кх ,и чтобы обучать в питоне, данные каждый раз перезаливаются в pandas, а потом происходит обучение
когда данных много, то это выкачивание данных в dataframe занимает много времени. быстрее будет выгрузить данные из бд на диск и создавать пул из этих данных. но это нельзя из-за форматов
было бы удобно создавать пул с диска из более популярных форматов файлов (CSV  и тд)

я видимо плохо читал документацию, оказывается все есть)

было бы вообще отлично еще получить имена фичей)

Так это же уже есть

в питоне я знаю) я про С api

А, ок

кто-то делает vk_cup ML трек?

такие люди есть

я один из них

как успехи?

Я бы попросил в отдельном чатике такие частные темы, спасибо 🙂 Оффтопные темы не одобряются