cat_features (list 或 None, 可选): 分类特征的列索引列表。仅当直接使用numpy数组或pandas DataFrame作为X时需要。如果使用catboost.Pool,则不需要此参数,因为分类特征已在Pool创建时指定。 sample_weight (array-like 或 None, 可选): 样本权重数组,用于在训练过程中对不同样本赋予不同的重要性。 group_id ...
在定义CatBoost模型时,我们可以用'boosting_type'这个参数来设置是使用Ordered Boosting 还是 LightGBM那样的 Plain Boosting。如果不显式设置,CatBoost会根据样本和特征数量自己决定。 4,使用对称二叉树作为基模型,有正则作用且预测极快 XGBoost和LightGBM采用的基模型是普通的二叉树,但是CatBoost采用的是对称的二叉树。 这...
cat_features—具有分类列的数组。 text_features-用于在分类问题中声明文本列。 回归示例 CatBoost在其实施中使用scikit-learn标准。让我们看看如何将其用于回归。 与往常一样,第一步是导入回归器并将其实例化。 拟合模型时,CatBoost还可以通过设置来使用户可视化plot=true: 它还允许您执行交叉验证并使过程可视化: 同...
cat_features: 传入这个参数中的分类特征才能被CatBoost用他那迷人的方式处理,这个参数为空的话CatBoost和其他数据就没区别了,所以是最重要的特征! one_hot_max_size:catboost将会对所有unique值<=one_hot_max_size的特征进行独热处理。这个参数的调整因人而异 learning_rate & n_estimators:这个和其他gbdt算法一样...
features做一些统计,计算某个类别特征(category)出现的频率,之后加上超参数,生成新的数值型特征(numerical features)。 Catboost还使用了组合类别特征,可以利用到特征之间的联系,这极大的丰富了特征维度。 采用排序提升的方法对抗训练集中的噪声点,从而避免梯度估计的偏差,进而解决预测偏移的问题。
clf.fit(train_set, np.ravel(train_label), cat_features=cat_dims) res = clf.predict(test_set) print('error:',1-np.mean(res==np.ravel(test_label))) 使用如下命令运行这一试验: python cb_adult.py 20次运行的平均错误率是12.91%. 这比数据集列出的所有样本分类结果都要好(列出的最好结果是朴...
_catboost.CatBoostError: Invalid cat_features[4] = 8 value: index must be < 8. 解决思路 CatBoost错误:无效的cat_features[4]=8值:索引必须小于8。 解决方法 cat_features参数指定的索引值已经超出了当前最大长度,重新检查,索引,定义的索引不对!
fit( X_train, y_train, cat_features=cat_features, eval_set=(X_validation, y_validation), ) 评估模型 Catboost 做模型评估时,同一般模型少有区别,该模型在 model.fit() 时,传递给参数 eval_set 相应的验证子集,设置参数 plot 为True,即可在训练模型的同时,用验证集评估模型,并且输出过程可视化结果,...
trainpool<-catboost.load_pool(data=train_data[,-1],label=as.integer(train_data[,1]),cat_features=c(2,3))testpool<-catboost.load_pool(data=test_data[,-1],label=as.integer(test_data[,1]),cat_features=c(2,3)) 6设置算法参数 ...