python - 更改 CatBoostRegressor 的参数“learning_rate”

Question

在训练模型 CatBoostRegressor() 期间，是否有可能更改（降低）参数“学习率”（梯度步长系数）？它会减少迭代次数并加快训练速度吗？

Answer 1

梯度步长越小，训练模型所需的迭代次数就越多。这会增加训练时间，但有助于更准确地最小化损失函数中的平均误差。 阅读调整 CBR 模型的官方建议

Answer 2

这似乎还没有实现。

在这个问题线程中，catboost 开发人员报告说，学习率衰减通常会降低他们实验中的性能。

如果您无论如何都想使用学习率衰减，您可以通过以下方式实现：i) 训练具有更高学习率的模型，然后 ii) 将该训练后的模型作为初始化器传递给您以较低学习率训练的第二个模型等。