问题标签 [catboostregressor]

我正在做 Kaggle 的 Bulldozer-blue-book 项目。我目前正在使用 CatBoost 来查看是否可以改进我的模型。我这样实例化 CatBoost：

然后我尝试使用 RandomizedSearchCV 调整超参数：

现在，到目前为止，计算机需要很长时间才能将这些参数拟合到搜索中（比我调整 RandomForestRegressor 时要长得多）。昨天我在使用 GPU 时遇到了“内核停止”（不记得 Jupyter 是如何呈现错误的）。今天我正在实现CPU。搜索仍在全力进行，此时感觉模型陷入了无限循环，我只是在等待内核停止。我也尝试过使用 Google Colab，但是用于查找超参数的单元格也按时用完了。我在这里不知所措。

我是使用 CatBoost 的新手，有谁知道我是否错过了一个参数，或者 RandomizedSearchCV 是否没有完全为 Catboost 实现？

我正在用 python 训练一个玩具模型，将模型二进制文件保存到磁盘，然后将其加载到 java (kotlin) 中并进行评估。我的预测在 python 和 kotlin 之间不一致。有人知道我在做什么错吗？

在视频中 Anna Veronika Dorogush - CatBoost - 新一代梯度提升

她在 15:30 分钟谈论“对象”。她到底是什么意思？特征？列？行？

经典提升和有序提升之间究竟有什么区别？经典只是将所有决策树加起来吗？有序的是否仅使用之前随机分布的决策树并将它们相加？所以区别只是随机分布？

我希望有人可以帮助我，因为我很难理解这一点。

我使用 pip install 成功安装了 catboost，但是当我在我的代码中导入 catboostregressor 时，它会抛出以下错误：

有任何想法吗？

运行 catboost 网站 ( https://catboost.ai/docs/concepts/python-reference_catboost_calc_feature_statistics.html ) 上给出的示例脚本时，最后没有出现任何绘图，而只有空白区域。任何建议可能是什么原因？

第 5 季的预期输出

我试过

上面的代码没有错误。

我的问题是：如果输入 5、6、7、8，我的预测值不会改变，但是季节是连续值。我做错了什么，我如何预测第 6、7、8 季等等。

我正在尝试创建一个自定义的损失函数以在 Catboost 中使用。这是我要实现的功能：

这是我训练模型时遇到的错误

这是我正在尝试训练的模型

我有数据框汽车。它的结构描述如下：

我想制作一个使用 CatBoostRegressor 预测汽车价格的模型。我正在尝试这样：

我也尝试将 cat_features 放入模型和网格中。但这两种情况都没有帮助。

我该如何处理这个错误？

我正在训练 Catboost 模型并使用 Pool 对象，如下所示：

对于x_train、和y_train，它们来自类型（数据集保存为 Parquet 文件，我使用 PyArrow 将它们读入数据帧）。 是 Catboost 分类器/回归器。x_validationy_validationPandas DataFramemodel

我正在尝试针对大型数据集进行优化，我的问题是：

1. 将数据集读取到 Pandas DataFrame（使用 PyArrow），然后创建 Pool 对象时，我实际上是否将用于存储数据集的内存量翻了一番？我知道他们复制数据来构建池，它不是参考。
2. 有没有更有效的方法来创建池？例如直接从libsvm文件加载它？就像这里提到的https://catboost.ai/docs/concepts/python-usages-examples.html#load-the-dataset-from-a-file
3. 有什么办法可以将数据批量加载到池中？而不是一开始就将所有内容都加载到内存中？

我实例化了一个 CatBoostRegressor 模型，指定 cat_features，即 model = CatBoostRegressor(cat_features = cat_features) 其中 cat_features 是具有字符串值的列的名称列表，然后使用 model.grid_search() 调整一些超参数，如下所示：

1. '迭代'，
2. 'model_size_reg',
3. '学习率',
4. '深度'，
5. 'l2_leaf_reg',
6. “随机强度”，
7. 'per_float_feature_quantization'

MetricVisualizer(layout=Layout(align_self='stretch', height='500px'))

最佳测试 = 1.049962963 最佳迭代 = 99

0：损失：1.0499630 最佳：1.0499630 (0) 总：2.85s 剩余：5h 8m 8s

最佳测试 = 0.1011160338 最佳迭代 = 99

1: loss: 0.1011160 best: 0.1011160 (1) total: 5.5s remaining: 4h 56m 39s
...
...
...直到第 1619 次迭代的几行之后：

1619：损失：0.0990363 最佳：0.0923730 (31) 总计：17h 55m 24s 剩余时间：2d 5h 46m 13s 估计最终质量...

引发了一个 CatBoostError，它以以下内容结束：

... <catboost\core.py 目录> in _prepare_train_params(self, X, y, cat_features, text_features, pairs, sample_weight, group_id, group_weight, subgroup_id, pairs_weight, baseline, use_best_model, eval_set, verbose, logging_level, plot, column_description ，verbose_eval，metric_period，静默，early_stopping_rounds，save_snapshot，snapshot_file，snapshot_interval，init_model）1657 _check_param_types（params）1658 params = _params_type_cast（params）-> 1659 _check_train_params（params）1660 1661 eval_set_list = eval_set if isinstance（eval_set）评估集]

_catboost._check_train_params() 中的 _catboost.pyx

_catboost._check_train_params() 中的 _catboost.pyx

CatBoostError：c：/program files（x86）/go agent/pipelines/buildmaster/catboost.git/library/cpp/json/writer/json_value.cpp:457：不是字符串

问题是我的程序文件（x86）文件夹中甚至没有“go agent”目录。我曾尝试在网上搜索此类错误，但最接近的匹配项是“不是地图”，这似乎与我的错误无关，它位于最后，而是“不是字符串”。已经检查了我所有的 cat_features 都是字符串列......那么“不是字符串”到底是什么？

此外，我似乎无法找到指定“_check_train_params()”函数的 .pyx 文件。与具有该文件扩展名的文件最接近的匹配是具有 .pyd 扩展名的文件，我丝毫不知道可以使用什么软件来打开这种扩展名的文件。

任何帮助将不胜感激，在此先感谢。