CatBoost 教程项目文档

CatBoost 教程项目文档

【免费下载链接】tutorials 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tutorials1/tutorials

1. 项目目录结构及介绍

CatBoost 教程项目的目录结构如下：

catboost/tutorials/
├── apply_model/
├── categorical_features/
├── classification/
├── cmdline_tutorial/
├── competition_examples/
├── cross_validation/
├── custom_loss/
├── events/
├── example_usages/
├── feature_penalties/
├── feature_selection/
├── hyperparameters_tuning/
├── leaf_indexes_calculation/
├── metrics/
├── model_analysis/
├── ranking/
├── regression/
├── ru/
├── text_features/
├── tools/
├── uncertainty/
├── LICENSE
├── README.md
├── cmdline_tutorial.md
├── python_tutorial.ipynb
├── python_tutorial_with_tasks.ipynb
├── r_tutorial.ipynb
└── ...

目录结构介绍

• apply_model: 包含应用模型的相关教程。
• categorical_features: 包含处理分类特征的教程。
• classification: 包含分类问题的教程。
• cmdline_tutorial: 包含命令行工具使用的教程。
• competition_examples: 包含竞赛示例的教程。
• cross_validation: 包含交叉验证的教程。
• custom_loss: 包含自定义损失函数的教程。
• events: 包含事件相关的教程。
• example_usages: 包含示例用法的教程。
• feature_penalties: 包含特征惩罚的教程。
• feature_selection: 包含特征选择的教程。
• hyperparameters_tuning: 包含超参数调优的教程。
• leaf_indexes_calculation: 包含叶子索引计算的教程。
• metrics: 包含评估指标的教程。
• model_analysis: 包含模型分析的教程。
• ranking: 包含排序问题的教程。
• regression: 包含回归问题的教程。
• ru: 包含俄语教程的目录。
• text_features: 包含文本特征处理的教程。
• tools: 包含工具使用的教程。
• uncertainty: 包含不确定性估计的教程。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍文件。
• cmdline_tutorial.md: 命令行教程文件。
• python_tutorial.ipynb: Python 教程文件。
• python_tutorial_with_tasks.ipynb: 带有任务的 Python 教程文件。
• r_tutorial.ipynb: R 语言教程文件。

2. 项目启动文件介绍

CatBoost 教程项目没有明确的“启动文件”，因为每个教程文件都是一个独立的 Jupyter Notebook 或 Markdown 文件。用户可以根据自己的需求选择相应的教程文件进行学习和实践。

例如，如果你想学习如何使用 CatBoost 进行分类，可以打开 classification/ 目录下的相关教程文件。

3. 项目配置文件介绍

CatBoost 教程项目没有专门的配置文件，因为每个教程文件都是独立的，不需要全局配置。用户可以根据教程文件中的说明进行操作，无需额外的配置。

如果你需要进行一些自定义配置，可以在相应的教程文件中进行修改，例如调整模型的超参数等。

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以上是 CatBoost 教程项目的文档，希望对你有所帮助！

【免费下载链接】tutorials 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tutorials1/tutorials