python– 在CatBoost发生过度拟合后,有没有办法保存经过训练的模型？

概述我在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='Inc

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 executedmodel.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()

总结

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