问题标签 [catboostregressor]
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python-3.x - 未知类名的 CatBoostError
当我运行下面的代码时,会出现以下错误:
我的代码:
Catboost 版本:0.13
Python 版本:3.7
python - 如何从 CatboostClassifier 中的“experiment.cbsnapshot”文件中恢复模型?
我正在使用 CatboostClassifier 进行培训。然后训练被杀死,但我检查了save_snapshot=True
,因为experiment.cbsnapshot
创建的文件。如何从中恢复模型experiment.cbsnapshot
?
catboost - 在 catboostclassifier 中使用 class_weights
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)
catboost - CatBoost RandomizedSearch 停止并找出它的超参数
所以我开始运行 CatBoost 的 RandomizedSearch 实现,就我从日志中看到的(我从 verbose=1 知道,下面是日志),有一个模型是很长时间以来最好的模型,我不能再等它完成随机搜索直到最后,我想看看这里有没有人知道我如何在关闭我的 Python 脚本后以某种方式访问该模型的超参数。有什么办法可以看到吗?
catboost - 使用 onnx 保存 catboost 模型时,可以保存和使用客户参数吗?
我有一个 Catboost 回归模型,我用 onnx 保存它以在其他地方使用,全部使用 Python。是否可以在 onnx 模型中保存自定义参数并使用 onnx 运行时提取它们?我想在模型周围保存元数据。
python - 尝试通过 Tkinter 部署 ML 模型。代码运行并显示 GUI,但尽管系统运行没有错误,但未显示结果
尝试创建一个获取建筑物属性的 GUI,使用 Tkinter 从经过训练的 ML 模型返回一个值。应用程序运行没有错误,但不返回任何结果。很难找到问题。这是整个代码:
[[S_卧室,S_浴室]]
[[S_bedrooms,S_bathrooms]] House=scaler.transform(House)
catboost - 运行 catboost 时训练和测试出现分歧
当我运行 catboost 回归器时,我的训练和测试图在大约 1000 次迭代时会出现奇怪的扭结。该图附在下面,我的回归器设置如下:
我尝试了 leaf_estimation_iterations 和 bagging_temperature 的不同值,但没有取得任何成功。关于我应该尝试获得更好结果的任何建议。
python - 为什么 CatBoost Regressor 输出负预测区间?
我正在尝试使用分位数回归使用 CatBoostRegressor 生成预测区间。据我所知,预测区间不能为负。但是,以下代码会产生(一些)负区间:
6
这怎么可能?
python - Catboost 错误:“TypeError:不能将单例数组视为有效集合
我正在尝试将 Catboostregresor 实现到我的代码中,这是我生命中的第一次,所以到目前为止它杀死了我。我遇到了几个错误并解决了它们。但是这最后一个是我迄今为止尝试过的任何东西。
最后,我从我的数据集中删除了几乎所有的特征,以便调试它是否与输入集有关。在 num_cols 下命名了几个数值列;以及在 cat_cols 下命名的 1 个分类列(由字符串组成,而不是数字等),只有调试后的剩余列。但错误仍然存在。
class 'pandas.core.frame.DataFrame'
RangeIndex:395 个条目,0 到 394
数据列(共 5 列):
T_CUST_TRI 395 non-null int32
TRIESTE_CNT 395 non-null int32
LANECNT 395 non-null int32
TRADELANE 395 non-null category
TIME_DUE 395 个非空 int32数据类型
:category(1), int32(4)
我一直在最后得到这个错误。感谢您的帮助和时间:
文件“C:\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection_search.py”,第 650 行,适合 X, y, groups = indexable(X, y, groups)
*文件“C:\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py”,第 248 行,在可索引的 check_consistent_length(结果)中
文件“C:\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py”,第 208 行,check_consistent_length 长度 = [_num_samples(X) for X in arrays if X is not None]
文件“C:\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py”,第 208 行,listcomp
长度 = [_num_samples(X) for X in arrays if X is not None]文件“C:\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py”,第 152 行,_num_samples
“一个有效的集合。” % X)TypeError: Singleton array array(catboost.core.Pool object at 0x0000025CF69CFD68, dtype=object) 不能被认为是一个有效的集合。
machine-learning - CatBoostError:catboost/private/libs/target/target_converter.cpp:228:未知类标签:“197”
我正在尝试将 catboost 模型拟合到我的数据中
但是当我运行代码时出现错误
将我指向文档以了解错误