Я пытаюсь выполнить задачу по порядковой регрессии и хотел бы использовать для нее CatBoost.Я вижу, что есть много вариантов параметров обучения и целевых функций, но я не уверен, существует ли уже комбинация, которая бы проводила обучение в качестве порядковой регрессии, или мне просто нужно использовать CatBoostRegressor и изучить функцию оценки длясопоставить действительные прогнозы с целыми числами.Третий вариант - просто рассматривать это как классификацию мультикласса, но я бы предпочел принять во внимание порядок, если это возможно.Я также вижу, что есть опция WKappa для порядковых шкал, но не похоже, что она может использоваться в оптимизации, только как метрика оценки.
Опции параметров обучения: https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/python-reference_parameters-list-docpage/#python-reference_parameters-list
Опции целевой функции: https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/loss-functions-docpage/#loss-functions__classification
Для справки: Моя целевая переменная состоит из ответов на опрос (например, 1 категорически не согласен -5 полностью согласны), поэтому цель действительно упорядочена, но не непрерывна, поэтому расстояние между классами не может быть определено количественно.Заранее спасибо!