JuniorТеорияЧасто

Что выведет эта программа?

Python

from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.ensemble import HistGradientBoostingRegressor

X, y = load_diabetes(return_X_y=True)
model = HistGradientBoostingRegressor(max_iter=300, random_state=0)
model.fit(X, y)
print(model.n_iter_)

300

Ждать меньше 300 деревьев, будто остановка включена: по умолчанию early_stopping="auto" включает её только на данных больше 10 000 строк, а в load_diabetes их 442.
Ждать 10 из-за n_iter_no_change=10: это число деревьев без улучшения, после которых обучение прекращается, а n_iter_ считает построенные деревья.

Что изменится в выводе, если передать early_stopping=True, и какие строки модель тогда отложит?
Почему тестовую выборку никогда не используют, чтобы решить, когда остановить бустинг?

Назад к вопросам Открыть тему в роадмапе →Ответь сам — Quiz

Назад к вопросам

JuniorТеорияЧасто

Что выведет эта программа?

Python

from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.ensemble import HistGradientBoostingRegressor

X, y = load_diabetes(return_X_y=True)
model = HistGradientBoostingRegressor(max_iter=300, random_state=0)
model.fit(X, y)
print(model.n_iter_)

300

Ждать меньше 300 деревьев, будто остановка включена: по умолчанию early_stopping="auto" включает её только на данных больше 10 000 строк, а в load_diabetes их 442.
Ждать 10 из-за n_iter_no_change=10: это число деревьев без улучшения, после которых обучение прекращается, а n_iter_ считает построенные деревья.

Что изменится в выводе, если передать early_stopping=True, и какие строки модель тогда отложит?
Почему тестовую выборку никогда не используют, чтобы решить, когда остановить бустинг?

Назад к вопросам Открыть тему в роадмапе →Ответь сам — Quiz