我对机器学习研究问题很陌生。在 Jupyter Notebook 中，我的主要目标是开发 CatBoost 分类模型并预测未包含
<pre><code>d = {'customer':['A','B','C','A'],'season':[1,2,3,4],
'cat1': ['BAGS&
我想训练一个 CatBoostRegressor，其中 loss_function = MSLE（或 RMSLE）
我需要实现一个接口来定义此损失函
我正在尝试创建一个自定义的损失函数以在 Catboost 中使用。这是我试图实现的功能：
<pre><code>class Err
我正在研究一个数据科学回归问题，训练集大约有 90,000 行，测试集大约有 8500 行。有 9 个分类列，没有
我一直在尝试使用 logit 链接将 shap 值转换为数据集中所有特征的概率。 model_output ='probability' 参数不适
我们正在使用 catboost 并希望购买强大的硬件来处理培训。我们正在研究具有 64 个内核、128 个线程的 AMD
有没有办法使用 CatBoost 和 Optuna 进行修剪（在 LightGBM 中很容易，但在 Catboost 中我找不到任何提示）。
'''
classifier.plot_tree(tree2plot) # 将输出发送到控制台......很好。
<pre><code># Below sends output to the 'plots
我正在尝试使用以下命令安装 catboost-gpu：
<pre><code>$ ../../../ya make -r -DUSE_ARCADIA_PYTHON=no -DOS_SDK=local -DPYT
我正在尝试将 GridSearchCV 与 CatBoostClassifier 一起用于多类 (3)，但出现错误。代码在 <a href="https://www.kaggle.c
使用 catboostclassifier 和 bootstrap_type='Bayesian' 运行 gridsearchcv 时发生错误。知道那个错误是什么意思吗？
catBoost 模型需要以相同的顺序传递分类和数字特征才能获得正确的结果。
那么我们可以从模型本身
我正在使用 Java 包应用 CatBoost 模型。
我需要您的帮助来确定 catBoost 模型为 Java 提供的以下方法的实际
catboost 模型是否像 xgboost 和 lightGBM 构建的模型那样在 R 和 Python 之间可移植？我正在用 python 构建 catboost
我仍然不确定这是否应该是本论坛或交叉验证的问题，但我会尝试这个，因为它更多的是关于代码的输
假设我们有以下数据集
<pre><code>df = pd.DataFrame({'feature 1':['a','b','c','d',
CatBoost 是否支持 .NET 部署？ Docs 链接有一个用于 .NET 部署的部分，该部分链接到 CatBoost 存储库上的一个
有没有办法在<a href="https://catboost.ai/" rel="nofollow noreferrer">CatBoost</a>中运行<a href="https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/
我目前正在 R 中使用 catboost 包来解决分类问题。其中一个参数是文本形式，我想使用标记器对文本进行
