Публикации по теме 'catboost'


Советы по ускорению обучения ЦП CatBoost
Получите более высокую скорость обучения с CatBoost, даже если у вас нет отдельного графического процессора Я не связан ни с одной из этих компаний. Это независимая проверка. Эта статья предназначена для тех, у кого нет ПК или ноутбука с отдельным (дискретным) графическим процессором NVIDIA (видеокартой) и кто хочет запускать модели CatBoost со значительным ускорением. Если у вас уже есть ПК или ноутбук с отдельным графическим процессором NVIDIA, пропустите этот контент и..
5 симпатичных особенностей CatBoost
Другие алгоритмы повышения не имеют этих функций. Мы уже рассмотрели 5 алгоритмов повышения: AdaBoost , Gradient Boosting , XGBoost , LightGBM и CatBoost . Из них CatBoost настолько особенный из-за его особых функций, которых нет у других алгоритмов повышения. Как правило, есть два основных недостатка алгоритмов повышения: Переоснащение может легко произойти в повышающих алгоритмах, потому что они основаны на деревьях. Распараллелить процесс обучения алгоритмов..
Мультиклассовая классификация с набором данных диапазона цен для мобильных устройств
Источник данных Мобильная ценовая классификация: https://www.kaggle.com/iabhishekofficial/mobile-price-classification Автор: Абхишек Шарма Резюме проекта Имея более 20 функций, связанных с различными характеристиками мобильных телефонов, моя цель — найти лучший алгоритм, который поможет принимать ценовые решения для «воображаемого менеджера Боба». К вашему сведению, Боб — выдуманный человек, HA. Трубопроводный анализ Исследовательский анализ данных Нормализация..
Как вы используете категориальные функции непосредственно с CatBoost?
Методы повышения Как вы используете категориальные функции непосредственно с CatBoost? Алгоритмы ускорения в машинном обучении — часть 6 Это четвертый (последний) алгоритм повышения, который мы рассматриваем в серии статей "Алгоритмы повышения в машинном обучении" . До сих пор мы подробно обсуждали алгоритмы AdaBoost , Gradient Boosting , XGBoost и LightGBM с их реализациями на Python. CatBoost (категориальное повышение) является альтернативой XGBoost. Он имеет..
Использование пользовательской метрики в Catboost: классификация как регрессия
В этом блоге я поделюсь своим опытом определения пользовательской метрики в Catboost для соревнования Kaggle. Страница документации Catboost предоставляет пример того, как реализовать настраиваемую метрику для детектора переобучения и выбора лучшей модели. Хотя я не счел это достаточно тривиальным, поэтому пишу это как справочник для себя и других пользователей, которым эти заметки могут оказаться полезными. Во-первых, я расскажу, почему я хочу использовать настраиваемую метрику,..
Представление Kaggle для набора данных Titanic
Исследовательский анализ данных и прогноз выживаемости с помощью алгоритма CatBoost. Привет, энтузиаст науки о данных. В этом сообщении в блоге я расскажу, как Kaggle представил набор данных Titanic. Мы выполним EDA для титанического набора данных, используя некоторые часто используемые инструменты и методы в Python. А затем создайте несколько моделей машинного обучения, чтобы предсказать целевые функции. Хотите пересмотреть, что такое EDA? Вот моя статья Введение в EDA . В..
Прогнозирование смертности - подход к несбалансированной классификации с использованием CatBoost Classifier
Вы когда-нибудь задумывались, как возможна классификация следующих событий с помощью инструментов машинного обучения, если между происходящими событиями существует серьезный дисбаланс и асимметрия: Банки распознают ошибочные и прерванные транзакции, где большинство транзакций приходится на законный конец, и очень мало процессов могут быть обнаружены как дефектные. Компания проверяет свои произведенные товары на предмет повреждения продукции, где маловероятно, что фирма произведет..