Я применил catboost в наборе данных, содержащем полные категориальные функции, я использовал 'CatBoostClassifier'. Я построил график важности функций и кривую Roc, теперь я хочу визуализировать дерево, как мы делаем в xgboost (вот так):https://machinelearningmastery.com/visualize-gradient-boosting-decision-trees-xgboost-python/
Я видел несколько руководств по catboost из этого репозитория: https://github.com/catboost/catboost/tree/master/catboost/tutorials
, но не смог найти какой-либо визуализатор дерева решений, такой как xgboost, не могли бы вы дать мне несколько примеров и полезныхресурсы для построения дерева решений из catboost?Пожалуйста, используйте только те наборы данных для наглядного примера цели дерева решений, которая содержит только категориальные функции, заранее спасибо