Jupyter Notebook中CatBoost训练损失图无法显示的解决方案咨询

方法1：关闭交互式widget，改用Matplotlib静态绘图 #

CatBoost支持直接通过Matplotlib生成训练曲线，无需依赖widget库。修改训练代码，先关闭plot=True，训练完成后手动调用绘图API：

# 执行训练，不启用交互式绘图
model.fit(train_pool, eval_set=val_pool, early_stopping_rounds=150)

# 手动绘制训练损失曲线
import matplotlib.pyplot as plt
model.plot()
plt.show()

该方式会生成静态Matplotlib图表，可在Jupyter中正常显示。

方法2：提取训练日志，自定义绘图 #

若需要更灵活的可视化效果，可从模型中提取训练过程的指标数据，用Matplotlib或Seaborn自定义绘图：

# 训练时关闭日志输出，同时保存训练记录
model.fit(train_pool, eval_set=val_pool, early_stopping_rounds=150, verbose=False)

# 提取训练与验证的损失数据
train_loss = model.get_evals_result()['learn']['Logloss']
val_loss = model.get_evals_result()['validation']['Logloss']
iterations = range(1, len(train_loss)+1)

# 自定义绘制损失曲线
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(iterations, train_loss, label='训练损失')
plt.plot(iterations, val_loss, label='验证损失')
plt.xlabel('迭代次数')
plt.ylabel('Logloss')
plt.title('CatBoost训练损失曲线')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

这种方式可完全自定义图表样式，不受CatBoost内置绘图的限制。

方法3：降级CatBoost版本适配旧widget库 #

若坚持使用交互式widget，可尝试安装较旧版本的CatBoost（如v0.26.x系列），这些版本对应的widget库仍可通过pip正常安装：

pip install catboost==0.26.1

安装完成后重启Jupyter Notebook，再运行带plot=True的训练代码即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user22262000