custom_obj=CustomObjectiveFunction()# 创建自定义度量指标对象 custom_metric=CustomMetric()# 创建CatBoost分类器并指定自定义目标函数和度量指标 model=CatBoostClassifier(iterations=100,learning_rate=0.1,custom_loss=[custom_obj],custom_metric=[custom_metric])# 准备数据X=np.random.rand(100,10)y=np.random...
# 创建自定义目标函数对象custom_obj = CustomObjectiveFunction()# 创建自定义度量指标对象custom_metric = CustomMetric()# 创建CatBoost分类器并指定自定义目标函数和度量指标model = CatBoostClassifier(iterations=100, learning_rate=0.1, custom_loss=[custom_obj], custom_metric=[custom_metric])# 准备数据X =...
learning_rate=0.1,custom_loss=[custom_obj],custom_metric=[custom_metric])# 准备数据X=np.random.rand(100,10)y=np.random.randint(0,2,size=100)# 拟合模型model.fit(X,y,verbose=10)
train_dir: 训练过程当中文件保存的目录 custom_loss: 用户自定义的损失函数 custom_metric: 自定义训练过程当中输出的评估指标,default=None eval_metric: 过拟合检测或者最优模型选择的评估指标 loss-functions bagging_temperature: 贝叶斯bootstrap强度设置,default=1 save_snapshot: 训练中断情况下保存快照文件 snaps...
from catboost import cv # 设置参数空间 params = {} params['loss_function'] = 'Logloss' params['iterations'] = 80 params['custom_loss'] = 'AUC' params['random_seed'] = 63 params['learning_rate'] = 0.5 # 直接使用catboost中自带的cv参数。 cv_data = cv( params = params, pool = ...
custom_loss: 用户自定义的损失函数 custom_metric: 自定义训练过程当中输出的评估指标,default=None eval_metric: 过拟合检测或者最优模型选择的评估指标 loss-functions bagging_temperature: 贝叶斯bootstrap强度设置,default=1 save_snapshot: 训练中断情况下保存快照文件 ...
custom_metric: 自定义训练过程当中输出的评估指标,default=None eval_metric: 过拟合检测或者最优模型选择的评估指标 loss-functions bagging_temperature: 贝叶斯bootstrap强度设置,default=1 save_snapshot: 训练中断情况下保存快照文件 snapshot_file: 训练过程信息保存的文件名字 ...
custom_loss: 用户自定义的损失函数 custom_metric: 自定义训练过程当中输出的评估指标,default=None eval_metric: 过拟合检测或者最优模型选择的评估指标 loss-functions bagging_temperature: 贝叶斯bootstrap强度设置,default=1 ...
Problem: Custom loss function catboost version: 0.24.2 Could you please tell me how the derivatives were calculated for RMSE, which are indicated on the site https://catboost.ai/docs/concepts/python-usages-examples.html#custom-objective-function , an example for custom loss functions? As I ...
'custom_loss': , : 训练过程中计算显示的损失函数,取值Logloss、CrossEntropy、Precision、Recall、F、F1、BalancedAccuracy、AUC等等 'eval_metric': , : 用于过度拟合检测和最佳模型选择的指标,取值范围同custom_loss 'iterations': , : 最大迭代次数,默认500. 别名:num_boost_round, n_estimators, num_trees...