我想为保险应用程序使用CatBoost回归器(泊松目标(。由于我需要修复曝光，如何设置log_exposure的偏移量？当使用xgboost时；base_margin"；，而对于lightgbm，我使用"；init_score"；params。CatBoost中有类似的吗？
只需使用；set_scale_and_bias(缩放，偏置("；方法。bias参数将设置模型预测结果的偏移，而scale参数应保留为其默认值1。对于您的保险泊松目标，应将偏差设置为log(风险敞口(。
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查看文档后，我找到了一个可行的解决方案。CatBoostRegressor和CatboostClassifier的拟合方法提供了baseline和sample_weight参数，其可直接用于设置偏移(用于先前暴露(或样本权重(用于严重性建模(。顺便说一句，最佳方法是创建Pools，并在那里提供偏移和权重的规范：
freq_train_pool = Pool(data=freq_train_ds, label=claim_nmb_train.values,cat_features=xvars_cat,baseline=claim_model_offset_train.values)
freq_valid_pool = Pool(data=freq_valid_ds, label=claim_nmb_valid.values,cat_features=xvars_cat,baseline=claim_model_offset_valid.values)
freq_test_pool = Pool(data=freq_test_ds, label=claim_nmb_test.values,cat_features=xvars_cat,baseline=claim_model_offset_test.values)
这里，data参数包含仅具有预测器的pd.DataFrame，label是索赔的实际数量，cat_features是指定分类项的字符列表，baseline项是日志暴露的np.array。它有效。
使用池可以在拟合方法中提供评估集。