python - 如何抑制 CatBoost 迭代结果？

Question

我正在尝试使用 CatBoost 来拟合二元模型。当我使用以下代码时，我认为verbose=False可以帮助抑制迭代日志。但它没有。有没有办法避免打印迭代？

model=CatBoostClassifier(iterations=300, depth=6, learning_rate=0.1, 
loss_function='Logloss',
         rsm = 0.95, 
         border_count = 64, 
         eval_metric =  'AUC', 
         l2_leaf_reg= 3.5, 
         one_hot_max_size=30, 
         use_best_model = True,
         verbose=False,
         random_seed = 502)

model.fit(X_train, y_train,
     eval_set=(X_test_filtered, y_test_num),   
     verbose = False,
     plot=True)

Answer 1

CatBoost 有几个参数来控制详细程度。那些verbose是silent和logging_level。

默认情况下，日志记录是详细的，因此您会在每次迭代中看到损失值。如果您想看到更少的日志记录，您需要使用这些参数之一。不允许同时设置两个。

silent有两个可能的值 -True和False。

verbose也可以是Trueand False，但也可以是整数。如果它是一个整数 N，那么每第 N 次迭代都会打印出日志。

logging_level可以是'Silent','Verbose'和'Info':'Debug'

• 'Silent'表示没有输出到标准输出（重要警告除外）并且与silent=Trueor相同verbose=False。
• 'Verbose'是默认的日志记录模式。它与verbose=Trueor 相同silent=False。
• 'Info'打印出在每次迭代中选择的树。
• 'Debug'打印很多调试信息。

有两个地方可以使用这些参数。第一个是模型创建。第二个是拟合创建的模型。如果您在创建模型时使用了一个参数，那么如果在拟合函数中没有指定参数，它将在拟合期间使用。

如果您在 fit 函数中使用参数，则将使用此参数选择的模式。

在您的情况下，您似乎遇到了错误。下次你看到一些错误时，最好的办法是使用 GitHub 页面上的问题向 CatBoost 团队报告。此错误应该已经修复，因此请尝试升级到最新版本或从源代码构建代码。

Answer 2

设置metric_period=100。它应该工作。