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...
# 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=np.random.rand...
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...
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_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 ...
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 训练过程中输出的度量值。这些功能未经优化,仅出于信息目的显示。默认None。 eval_metric 用于过拟合检验(设置True)和最佳模型选择(设置True)的loss function,用于优化。 iterations 最大树数。默认1000。 learning_rate 学习率。默认0.03。
baseline=Noneuse_best_model=Noneverbose=Nonemodel=CatBoostClassifier(iterations=1000,#最大树数,即迭代次数depth=6,#树的深度learning_rate=0.03,#学习率custom_loss='AUC',#训练过程中,用户自定义的损失函数eval_metric='AUC',#过拟合检验(设置True)的评估指标,用于优化bagging_temperature=0.83,#贝叶斯bootstrap...
raise CatBoostError("Invalid loss_function='{}': for regressor use " "RMSE, MultiRMSE, MAE, Quantile, LogLinQuantile, Poisson, MAPE, Lq or custom objective object".format(loss_function)) def _get_default_prediction_type(self): # TODO(ilyzhin) change on get_all_params after MLTOOLS-4758...