問題タブ [catboost]

したがって、Catboost では、調整するパラメーターと、調整する反復があります。したがって、反復では、オーバーフィット検出器をオンにしてクロス検証を使用して調整できます。残りのパラメーターについては、Bayesian/Hyperopt/RandomSearch/GridSearch を使用できます。私の質問は、Catboost を調整する順序です。反復回数を最初に調整するか、他のパラメーターを最初に調整する必要があります。多くのパラメーターは反復回数に依存しますが、反復回数はパラメーター セットに依存する場合もあります。それで、どの順序が適切な方法であるかについて何か考えはありますか？

catboost について、ばかげた質問があります。

catboost のドキュメントから、カテゴリ データ変換のために、行間にいくつかの順列/シャッフルがあることがわかりました。 to-numberic-docpage/#algorithm-main-stages_cat-to-numberic )

モデルが機能するかどうかを確認するために 1 つの観測で予測しようとしましたが、エラーが発生しました。ただし、2 つの観測では、正常に動作します。

私の質問は、catboost 分類子の予測のために、順列のために少なくとも 2 つの観測値を与える必要があるかということです。はいの場合、最初の観察は出力に影響を与えますか?

catboostのコマンドライン バージョン内でload_modelおよびpredict_proba APIを使用することは可能ですか?

前もって感謝します。