python 中是否有任何库用于接受验证数据的超参数调整？我的数据集分为训练集、验证集和测试集。因此
我想了解如何在训练 CatBoost 模型后<em></em>访问有关数值和分类特征的信息。例如，这里有一些玩具代码
考虑以下数据：
<pre><code>import pandas as pd
y_train = pd.DataFrame({0: {14194: 'Fake', 13891: 'Fake', 13247:
我想将 CatBoost 回归器用于保险应用（泊松目标）。由于我需要修复曝光，我该如何设置 log_exposure 的偏
我制作了一个 OneVsRest 分类器，它使用 CatBoost 作为估计器。我想序列化整个模型。我尝试为此使用 ONNX
使用 <a href="https://stackoverflow.com/questions/65462220/how-to-create-custom-eval-metric-for-catboost">this example</a>，我为 Cat
我在 GPU 和 CPU 上运行一次 Catboost 回归。 GPU 快得多，但收敛速度极慢。在 CPU 上迭代 1000 次后，我从 124
我正在尝试创建一个脚本，该脚本从 Cloud Storage 存储桶加载已保存的 CatBoost 模型，并使用它进行预测。
我使用此代码来测试 CatBoostClassifier。
<pre><code>import numpy as np
from catboost import CatBoostClassifier, Pool
# init
我使用 pip install 成功安装了 catboost，但是当我在我的代码中导入 catboostregressor 时，它抛出以下错误：</p
我正在研究保险模型，我想使用 Catboost 梯度提升算法运行严重性和频率模型。问题是，根据文献，严重
特别是关于 CatBoost：
<ol>
<li>在什么情况下可能希望使用的线程数少于 CPU 的最大线程数？我找不到答
使用 PyCaret，当我应用 compare_models() 并且发现 catboost 是最好的时，我无法打印它，而我可以为所有其他
我似乎对每个人通常对 CatBoost 回归都有相反的疑问。我的模型推断 - 我认为这是不可能的，在这种情况
我正在尝试为输入数据寻找迭代器机会 (input_fn)，以防数据太大和/或无法动态确定。有解决办法吗？
大家
我运行 <code>catboostregressor</code> 来预测输出。
我的输入数据是<code>[0, 1, 3, 2, ... , 2, 1]</cod
我有 <code>catboost-0.24.4</code>。
在 pycaret <code>compare_model()</code> 之后，我找到了一个很好的模型。当我 <code
我有一个 np 数组，我将它传递给 catboost 进行训练，其中一列包含作为字符串的类别。
我原以为 cat
我一直在尝试对 CatBoost 模型进行交叉验证。我几乎可以肯定，所提供的代码段所依赖的所有函数都可以
在运行 catboost 网站 (<a href="https://catboost.ai/docs/concepts/python-reference_catboost_calc_feature_statistics.html" rel="nofoll
