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训练模型后如何打印 CatBoost 超参数?
在 sklearn
我们可以打印模型对象,它将显示所有参数,但在 catboost
中它只打印对象的引用:<catboost.core.CatBoostRegressor object at 0x7fd441e5f6d8>
.
from catboost import CatBoostRegressor
# Initialize data
train_data = [[1, 4, 5, 6],
[4, 5, 6, 7],
[30, 40, 50, 60]]
eval_data = [[2, 4, 6, 8],
[1, 4, 50, 60]]
train_labels = [10, 20, 30]
# Initialize CatBoostRegressor
model = CatBoostRegressor(iterations=2,
learning_rate=1,
depth=2)
# Fit model
model.fit(train_data, train_labels)
# Get predictions
preds = model.predict(eval_data)
print (model)
最佳答案
print(model.get_params()) 应该做
关于python - 打印 CatBoost 超参数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55440566/
我需要使用 CatBoost 执行多类多标签分类。 示例数据: X = [[1, 2, 3, 4], [2, 3, 5, 1], [4, 5, 1, 3]] y = [[3, 1], [2, 8],
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我用 catboost 训练了二元分类器,测试数据中的相同特征会返回此错误; catboost/libs/data/model_dataset_compatibility.cpp:47: Featur
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 sklear
这是我在 CatBoost 中应用 BayesSearch 的尝试: from catboost import CatBoostClassifier from skopt import BayesSe
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当从 catboost 绘制一棵树时,它在叶子中显示 val;这些值代表什么? 我在他们关于绘图的官方教程中找不到答案,在我能找到的任何地方也找不到任何此类问题的答案。喜欢: LightGBM plo
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训练模型后如何打印 CatBoost 超参数? 在 sklearn我们可以打印模型对象,它将显示所有参数,但在 catboost 中它只打印对象的引用: . from catboost import
我有一些关于 catboost 的愚蠢问题。 从catboost的文档中,我了解到行之间存在一些排列/洗牌,用于分类数据转换。( https://tech.yandex.com/catboost/do
我是 ML 新手,对 catboost 有疑问。所以,我想预测函数值(例如 cos | sin 等)。我回顾了一切,但我的预测始终是直线 是否可能,如果可能,我该如何解决我的问题 我很高兴收到任何评论
我最近开始使用 CatBoost 来快速构建机器学习模型的原型(prototype),受到杰出的 performance benchmarks 的启发。 CatBoost 与 XGBoost、Ligh
我正在处理一个包含人员列表(按财政代码索引)的数据集。目标变量是二进制的(1:买一本书,0:否则)。所有预测变量都是分类的(例如:国籍、城市、道路、收入类别等)。财政代码可以重复两次,每个实例/观察都
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我有一个关于随机森林的问题。想象一下,我有关于用户与项目交互的数据。项目数量很大,大约 10 000 个。我的随机森林输出应该是用户可能与之交互的项目(如推荐系统)。对于任何用户,我想使用一个描述用户
在大型数据集(约 1M 行,500 列)上运行 catboost,我得到:训练已停止(迭代 0 上的退化解,可能太小 l2 正则化,尝试增加它)。 我如何猜测 l2 正则化值应该是多少?与y的平均值、
我是一名优秀的程序员,十分优秀!