使用之前训练过的模型在catboost中进一步预测

Question

我想找到使用Catboost进行分类的最佳参数。 我有训练数据和测试数据。我想运行500次迭代的算法，然后对测试数据进行预测。接下来，我想重复600次迭代，然后700次迭代，等等。我不想从第0次迭代开始。那么，有没有什么办法可以在Catboost算法中做到这一点？

任何帮助，高度赞赏！

Answer 1

您可以运行最大迭代次数的算法，然后使用CatBoost.predict()与ntree_limit参数或CatBoost.staged_predict()来尝试不同次数的迭代。