使用之前訓練過的模型在catboost中進一步預測

Question

我想找到使用Catboost進行分類的最佳參數。 我有訓練數據和測試數據。我想運行500次迭代的算法，然後對測試數據進行預測。接下來，我想重複600次迭代，然後700次迭代，等等。我不想從第0次迭代開始。那麼，有沒有什麼辦法可以在Catboost算法中做到這一點？

任何幫助，高度讚賞！

Answer 1

您可以運行最大迭代次數的算法，然後使用CatBoost.predict()與ntree_limit參數或CatBoost.staged_predict()來嘗試不同次數的迭代。