CatBoost RandomizedSearch停止并查找其超参数
CatBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法，它在处理分类和回归问题时表现出色。RandomizedSearch是一种超参数优化方法，通过在给定的超参数空间中随机选择参数组合来搜索最佳的超参数配置。
CatBoost的优势包括：
- 高性能：CatBoost使用了基于对称二叉树的算法，能够有效地处理大规模数据集，并且具有较快的训练和预测速度。
- 鲁棒性：CatBoost能够处理包含缺失值和类别特征的数据，而无需进行额外的数据预处理。
- 自动特征缩放：CatBoost能够自动处理特征的缩放，无需手动进行特征缩放操作。
- 防止过拟合：CatBoost通过使用对称二叉树和随机化技术，有效地减少了过拟合的风险。
CatBoost在以下场景中有广泛的应用：
- 金融领域：用于信用评分、风险评估和欺诈检测等任务。
- 广告推荐：用于个性化推荐和广告点击率预测。
- 医疗保健：用于疾病诊断和预测患者风险。
- 自然语言处理：用于文本分类、情感分析和命名实体识别等任务。
腾讯云提供了CatBoost的相关产品和服务，例如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）和腾讯云人工智能开发平台（https://cloud.tencent.com/product/tia）等，这些平台提供了丰富的工具和资源，帮助用户在云端进行CatBoost模型的训练和部署。
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所以我开始运行CatBoost的RandomizedSearch实现，到目前为止，我从日志(我从verbose=1那里了解到，下面是日志)中看到，有一个模型在很长一段时间内都是最好的，我不能再等它完成随机搜索，直到最后，我想看看这里是否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。/catboost_log.txt595: loss: 7.3805087 best: 6.8218305 (130) total: 9h 7m 51s remain
浏览 17提问于2019-10-27得票数 0
目前，我正在使用CatBoost来查看是否可以改进我的模型。])%%time
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV昨天，我在使用GPU时出现了“内核停止”(不记得木星是如何出现错误的)。今天我要实现CPU。搜索仍在全力进行，此时，感到好像被困在无穷大的循环中，而我只是在等待内核停止。我也尝试过使用Google，但是用于查找超
浏览 9提问于2020-09-16得票数 0
我正在比较Catboost、XGBoost和LinearRegression在Pycaret中的性能。Catboost和XGBoost是未调的。到目前为止，我发现Catboost和XGBoost都太合适了。线性回归训练/测试分数为训练R2: 0.72，测试R2: 0.65。是否有办法为XGBoost和Catboost设置一个“早期停止”，以避免这种过度适应？或者，是否还有其他参数可以调优，以避免过度拟合？
浏览 1提问于2020-11-26得票数 4
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上下文:我试图使用具有如下参数的字典来使用catboost分类器：model_params_grid_search =然后应用模型类并执行一些超参数网格搜索。但是，在为TypeError: unhashable type: 'CatBoostClassifier' ()运行错误时，我总是会得到它。所有其他模型都是这样工作的，不知道为什么CatBoost会出现这个错误。我
浏览 8提问于2022-08-01得票数 0
2回答
我尝试了不同的不同模型，发现boosting算法(即xgboost，catboost，lightgbm)在大数据set.here上执行得很好gbm = lgb.LGBMRegressorx_test)rmsexgboost= np.sqrt(msexgboost)
from catboost由于我刚接触boosting算法，哪些参数会影响模型?我如何对这些算法(xgboost，<
浏览 3提问于2018-06-05得票数 0
1回答
在增强树算法的超参数优化过程中，是否可以在使用早期停止时直接控制最小(而不仅仅是最大)增强轮次(估计器/树)的数量？这种需求的动机是观察到，在太少的轮次后停止训练的模型始终不适合(其度量指标明显比倾向于具有更多助推轮次的最先进模型差)。我所知道的唯一解决方案是间接的:调整链接的超参数学习率(降低其在搜索空间中的上限)。当设置得太高时，学习率可能会导致模型拟合不足，从而导致训练太快停止，即助推轮次太少。
浏览 17提问于2020-06-29得票数 0
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我一直在使用Optuna调优Catboostregressor的超参数。但是，我将其设置为100次迭代，因为有一个很大的数据集，需要很长时间才能调优。我的代码可以在我之前的帖子中找到：Optuna for Catboost outputs "trials" in random order? 现在它已经达到了50次迭代，我希望停止它。我想知道如果我现在点击jupyter笔记本上的“停止”按钮，我还能在我的下一个单元格中使用study.best_params和study.best_tria
浏览 88提问于2021-10-25得票数 0
我创建了一个自定义的docker容器来在Amazon Sagemaker上运行Catboost，遵循这个演示(https://github.com/aws-samples/sagemaker-byo-catboost-container-demo/blob/master/Catboost_container_for_SageMaker.ipynb)。我现在想使用这个自定义容器进行超参数调优，但这不是内置或预建的Sagemaker容器，因
浏览 35提问于2021-01-03得票数 4
2回答
我正在使用R中的catboost包设置网格搜索。遵循catboost文档()，可以使用R中的3个单独的命令执行超参数调优的网格搜索。iterations = c(10,100,1000))
report <- train(df.scale, as.factor(make.names(as.matrix(tier1))), method = catboost.caret对于如何使用GPU找出使用R的最佳参数，我将不胜感激。
浏览 15提问于2020-03-31得票数 0
1回答
我正在对多个超参数执行网格搜索，这可能需要很长时间。可能会有几个组合远没有效果，如果可能的话，我想在执行网格搜索时使用提前停止，以防止它在每个超参数组合上使用完整的100个时期。如果一个特定的组合在过去的5或10个时期内没有减少一定数量的损失，我想停止测试该超参数组合，并继续测试下一个候选参数。这个是可能的吗？
浏览 22提问于2019-12-15得票数 0
如果我正确理解catboost，我们需要调整nrounds，就像在xgboost中一样，使用简历。train_dir', od_wait = 30)
model_with_od <- catboost.train如果是，catboost是否提供了从简历中选择最佳iterations的命令，还是我需要手动选择？
浏览 4提问于2017-09-12得票数 1
3回答
我正在对大约100条记录(未标记)的样本进行聚类，并尝试使用grid_search来评估具有各种超参数的聚类算法。我正在使用silhouette_score评分，它工作得很好。这里我的问题是，我不需要使用GridSearchCV/RandomizedSearchCV的交叉验证方面，但是我找不到简单的GridSearch/RandomizedSearch。我的下一步将是将BaseSearchCV子类化并实现我自己的_fit()方法，但我认为有必要问一问有没有更简单的方法来做到这一点，例如
浏览 3提问于2016-01-05得票数 34
1回答
我想用neuraxle创建一个简单的管道(我知道我可以使用其他库，但我想使用neuraxle)，在这里我想清理数据、拆分数据、训练2个模型并对它们进行比较。另外，我尝试使用sklearn以外的其他模型(例如catboost、xgboost .)我得到了错误
AttributeError：'CatBoostRegressor‘对象没有属性'setup’我考虑为模型创建一个类，但我不会使用neuraxle的超参数搜索
浏览 4提问于2020-02-05得票数 3
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我正在使用hyperopt查找catboost回归器的最佳超参数。我正在关注这个guide。
浏览 62提问于2020-01-23得票数 0
3回答
许多人建议根据测试数据集中的性能选择超参数。我的问题是:为什么？为什么不在列车数据集中最大限度地提高超参数的性能，当我们通过测试数据集中的性能下降检测到过度拟合时，停止对超参数的训练？由于列车通常比测试大，这会不会比在测试数据集上训练超参数产生更好的结果？术语更改，以匹配下面的注释。在本文中，数据集现在被称为Train、Validation和Test。我正在使用GA来优化超参数。在外部遗传算
浏览 1提问于2016-07-05得票数 5
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1回答
其他节点LGBM，XGBOOST在catboost下执行。
现在，我想增加R2值，降低MAE，以获得更精确的结果。这也是我们的要求。
浏览 1提问于2021-03-02得票数 4
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例如，这是一个超类： public init(a: String = "aaaa") { ......}超类位于框架内。项目使用此框架，并希望使用默认参数值覆盖函数，但似乎无法在覆盖函数中获得<
浏览 2提问于2016-08-07得票数 1
1回答
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有人告诉我，验证数据也被用来调优超参数。我不明白如何做到这一点，因为您在之后使用了验证数据，您已经构建了模型并对其进行了培训。我不能改变超参数，因
浏览 2提问于2016-08-02得票数 2
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我尝试使用XGBoost和CatBoost (默认参数)。但训练该模型需要很长时间(LR约1 min，boost约20 min)。如果我想应用调优参数，可能需要更多的时间来拟合参数。
浏览 0提问于2019-02-02得票数 0
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