我正在嘗試使用CatBoost來擬合二進制模型。當(dāng)我使用以下代碼時，我認(rèn)為verbose=False可以幫助抑制迭代日志。但事實并非如此。有沒有辦法避免打印迭代？model=CatBoostClassifier(iterations=300, depth=6, learning_rate=0.1, loss_function='Logloss', rsm = 0.95, border_count = 64, eval_metric = 'AUC', l2_leaf_reg= 3.5, one_hot_max_size=30, use_best_model = True, verbose=False, random_seed = 502)model.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_test_filtered, y_test_num), verbose = False, plot=True)
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慕后森
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CatBoost具有幾個參數(shù)來控制詳細(xì)程度。這些都是verbose，silent和logging_level。
默認(rèn)情況下，日志記錄是冗長的，因此您會在每次迭代中看到損失值。如果希望減少日志記錄，則需要使用以下參數(shù)之一。不允許同時設(shè)置其中兩個。
silent有兩個可能的值-True和False。
verbose也可以是True和False，但也可以是整數(shù)。如果它是整數(shù)N，則將在第N次迭代中打印出日志記錄。
logging_level可以'Silent'，'Verbose'，'Info'和'Debug'：
'Silent'表示沒有輸出到stdout（重要警告除外），并且與silent=True或相同verbose=False。'Verbose'是默認(rèn)的日志記錄模式。與verbose=True或 相同silent=False。'Info'打印出每次迭代中選擇的樹。'Debug'打印很多調(diào)試信息。
您可以在兩個地方使用這些參數(shù)。第一個是模型創(chuàng)建。第二個是對創(chuàng)建的模型的擬合。如果在創(chuàng)建模型時使用了參數(shù)，則在擬合函數(shù)中未指定參數(shù)的情況下將在擬合過程中使用該參數(shù)。
如果在擬合功能中使用參數(shù)，則將使用由該參數(shù)選擇的模式。
就您而言，您似乎遇到了一個錯誤。下次看到一些錯誤時，最好的辦法是使用GitHub頁面上的問題向CatBoost團隊報告。該錯誤應(yīng)該已經(jīng)得到修復(fù)，因此請嘗試升級到最新版本或從源代碼構(gòu)建代碼。
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