在 CatBoostClassifier 的超参数优化期间，我遇到了 Optuna 的 Windows 致命异常。有趣的是，它在具有 8 个 cpu
我正在使用 Catboost 来训练分类模型。我使用了各种分类和数字特征/变量。在训练时，我确保训练数据不
我正在尝试找到一个梯度提升树库，能够按分类返回标签序列。
为了返回多个可能的标签，XGBoost
我正在训练 Catboost 模型并使用 Pool 对象，如下所示：
<pre><code>pool = Pool(data=x_train, label=y_train, cat_featur
我正在尝试预测一个分类目标变量（40 多个类别。）
我创建了几个最可能正确类别的估算器功能。
我实例化了一个 CatBoostRegressor 模型，指定了 cat_features，即 model = CatBoostRegressor(cat_features = cat_features) 其
来自 <a href="https://catboost.ai/docs/concepts/python-usages-examples.html#user-defined-loss-function" rel="nofollow noreferrer">examp
我正在尝试使用 catboost，但我现在遇到了一个问题。我有一个包含 28 列的数据框，其中 2 列是分类的。
<em><code>pip download --dest repo --platform linux_x86_64 --no-deps --python-version 3.7.0 catboost</code></em>
对我不起作
我正在使用 optunta + catboost 来优化和训练一些 boosted 树。我想知道优化超参数以最大限度提高准确性（而
我想为我的 CatBoostRegressor 指定多个评估指标：
<pre><code>model=catboost.CatBoostRegressor(eval_metric=['RMSE'
我对此非常陌生，正在寻找有关回归问题的帮助。我已经训练了 xgboost 模型和 cat 模型，如下所示：
<
如何提高我的 cnn 模型的准确性？目前我的准确率为 70%。如何使用 Catboost 或 XGBoost 获得更好的准确性？
所以，事情是这样的……我有一个与这些人问的问题非常接近的问题 <a href="https://stackoverflow.com/questions/5
就我在 <a href="https://clickhouse.tech/docs/en/guides/apply-catboost-model/" rel="nofollow noreferrer">docs</a> 中看到的而言。
我正在研究 Azure 数据块，它的计算服务器是 Ubuntu 18.04。出于安全原因，我想安装 <a href="https://catboost.ai/
我在Catboost库的Python版本中使用CatBoostRegressor.根据文档,我可以使用过度拟合探测器,我正在这样做：model = CatBoostRegressor(iterations=iters, learning_rate=0.03, depth=depth, verbose=True, od_pval=1, od_type='Inc
