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我想跟踪 sklearn 管道中的分类特征索引，以便将它们提供给 CatBoostClassifier。

我从管道的 fit() 之前的一组分类特征开始。管道本身会改变数据的结构并在特征选择步骤中删除特征。

我如何预先知道哪些分类特征将被删除或添加到管道中？当我调用 fit() 方法时，我需要知道更新的列表索引。问题是，我的数据集在转换后可能会发生变化。

这是我的数据框的示例：

现在我想运行一个包含多个步骤的管道。其中一个步骤是 VarianceThreshold()，在我的情况下，它将导致从数据框中删除“性别”。

现在，当我尝试获取 CatBoost 的分类特征索引列表时，我无法判断“性别”不再是我的数据框的一部分。

索引 0、3 是错误的，因为在 VarianceThreshold 之后，特征 3（性别）将被删除。

我希望 cat_features 为 [0]，但实际输出为 [0, 3]。

我正在使用 Catboost 并希望可视化 shap_values：

然后我执行以下操作并引发异常：

例外：在 v0.20 中 force_plot 现在需要将基值作为第一个参数！尝试 shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values) 或多输出模型尝试 shap.force_plot(explainer.expected_value[0], shap_values[0])。

以下工作，但我想让 force_plot() 工作：

我阅读了文档，但无法理解解释器。我试过了：

但我得到：TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types，并且输入无法根据转换规则 ''safe'' 安全地强制转换为任何支持的类型

谁能指出我正确的方向？谢谢

我试图用catboostin绘制分类器树jupyter notebook。
但是，它似乎不受Python 3.

我按照此链接进行绘图，但出现错误。

似乎该字符串python 3不再具有解码方法。（这里）有
什么建议吗？

我想在泰坦尼克号数据集中做出预测。

我想尝试 catboost 并遵循本指南：https ://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/08/catboost-automated-categorical-data/ 但是当我尝试复制时它不起作用

我尝试按照指南进行操作，我认为 catboost 会处理所有数据转换，因为您可以在指南中看到他正在使用 dtypes object,float,int

我收到以下错误：

如何在使用 CatboostClassifier 解决多类问题时使用“class_weights”。文档说它应该是一个列表，但是我需要按什么顺序放置权重？我有一个标签数组，其中包含从 -2 到 +2 的 15 个类，包括十进制数，与其他类相比，0 类的密度要高得多。请帮忙。谢谢，

我尝试了更容易使用但不知道多类的二进制类。

cb_model_step1 = run_catboost（X_train，y_train_new，X_test，y_test_new，n_estimators = 1000，详细 = 100，eta = 0.3，loss_function = 'MultiClassOneVsAll'，class_weights = counter_new）

cb = CatBoostClassifier(thread_count=4, n_estimators=n_estimators, max_depth=10, class_weights = class_weights, eta=eta, loss_function = loss_function)

导入 catboost 时出错。从 catboost 导入 CatBoostRegressor。

我在 ubuntu 上使用 conda。按照官方网站上建议的方式安装 catboost。但是在导入时遇到错误。

我有一个主要由分类特征组成的数据集。为了支持我们的 ML 工作流程，包括超参数调整，我想保存量化池。看来这不受支持（见下文）。当池包含分类特征时，对池进行快照以供重用的最佳实践方法是什么？

我正在使用 Catboost 0.17.4。

我指的情节可以在这里找到。它是通过调用 calc_feature_statistics 函数来重现的。

我很清楚蓝色和橙色曲线（平均目标和平均预测）代表什么。红线是什么（不同特征值的预测）？

嗨，我正在尝试创建一个具有高召回率和精度值的员工晋升算法，试图适应我的模型，但得到这个错误请帮助下面是我到目前为止的作品的协作链接 https://colab.research.google。 com/drive/1ugKUswSjwnrfActsu2E-1gSg94ylwUJK

我刚开始学习 Catboost 并尝试将 CatboostRegressor 与 StratifiedKFold 一起使用，但遇到了错误：

这是已编辑的帖子，其中包含完整的代码块和错误以进行澄清。此外，还尝试了 for i, (train_index, test_index) in enumerate(fold.split(X,y)): 没有工作。