Рассмотрим, как останавливать прирост количества деревьев в ходе тренировки, если не улучшается целевая метрика. Сначала сгенерируем набор данных функцией make_classification из sklearn.datasets: Теперь разобьем данные на выборки и создадим CatBoostClassifier с отслеживаемыми метриками ['F1', 'AUC'] и валидационной метрикой 'F1' (подробнее читай здесь): По умолчанию выводится статистика измерения eval_metric на train выборке на каждой итерации обучения (по умолчанию до 1000). Однако в fit можно передать...