我在Catboost库的Python版本中使用CatBoostRegressor.
根据文档,我可以使用过度拟合探测器,我正在这样做:
model = CatBoostRegressor(iterations=iters,learning_rate=0.03,depth=depth,verbose=True,od_pval=1,od_type='IncToDec',od_wait=20)
model.fit(train_pool,eval_set=validation_pool)
# this code didn't executed
model.save_model(model_name)
然而,在过度拟合发生之后,我的Python脚本被中断,过早停止,选择你想要的任何短语,并且保存模型部分没有被执行,这导致了很多腰部时间并且最终没有结果.我没有得到任何堆栈跟踪.
有没有可能在CatBoost中处理它并节省工作时间?
最佳答案
使用此代码.无论try块中发生什么,它都会保存模型.
try:
model.fit(X,y)
finally:
model.save_model()
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