python - Catboost 默认超参数

Question

如何返回 CatBoost 模型的所有超参数？

注意:我认为这不是 Print CatBoost hyperparameters 的复制品因为那个问题/答案不能满足我的需要。

例如，使用 sklearn 我可以这样做:

rf = ensemble.RandomForestClassifier(min_samples_split=2)
print rf

RandomForestClassifier(bootstrap=True, class_weight=None, criterion='gini',
            max_depth=None, max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
            min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
            min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
            min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=10, n_jobs=1,
            oob_score=False, random_state=None, verbose=0,
            warm_start=False)

这将返回所有超参数，包括我定义的那些和其他默认值。

对于 Catboost，我可以使用 .get_params() 但它似乎只返回用户指定的参数:

cat = CatBoostClassifier(loss_function='Logloss',
                         verbose = False,
                        eval_metric='AUC',
                        iterations=500,
                         thread_count = None,
                        random_state=SEED)
print cat.get_params()

{'iterations': 500, 'random_state': 42, 'verbose': False, 'eval_metric': 'AUC', 'loss_function': 'Logloss'}

例如，我想知道使用了什么 learning_rate，但理想情况下获得整个列表。

Answer 1

你可以尝试改变你的

print cat.get_params()

到

print cat.get_all_params()

来源:get_all_params documentation