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python-3.x - catboost でさらに予測するために、以前にトレーニングしたモデルを使用する

Catboost を使用して分類を行うための最適なパラメーターを見つけたいです。トレーニングデータとテストデータがあります。アルゴリズムを 500 回反復して実行し、テスト データを予測したいと考えています。次に、これを 600 回繰り返し、次に 700 回繰り返します。イテレーション 0 からやり直したくありません。それで、Catboostアルゴリズムでこれを行う方法はありますか?

どんな助けでも大歓迎です！

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r - 「catboost」を使用して nrounds を選択する方法は?

私の理解が正しければ、 のようにCV を使用catboostして調整する必要があります。[8]の公式チュートリアルに次のコードが表示されます。nroundsxgboost

最良の結果はiterations211 です。

私の質問は次のとおりです。

  • このコマンドは、クロス検証を使用する代わりに を使用しtest_poolて最適なものを選択するのは正しいですか?iterations
  • はいの場合、catboost はiterationsCV から最適なものを選択するコマンドを提供しますか、それとも手動で行う必要がありますか?

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