Я пытаюсь понять, как работает catboost.
Я уверен, что на каждом шаге базовая оценка соответствует каждому объекту (строке / образцу?) Со случайным весом, назначенным, как описано здесь и контролируется 'bagging_temperame'?
Мне не ясно, относится ли это к функциям (столбцам)?
Причина, по которой я спрашиваю, я могу генерировать большиеколичество непрерывных функций из моих данных, в частности, отстающие температуры и скользящие средние температуры по различным окнам.Моя задача заключается в том, чтобы сделать это переоснащением, лучше ли мне использовать перекрестную проверку для выбора меньшего подмножества функций более высокого качества?