CatBoost三個特點

（1）“減少過度擬合”：這可以幫助你在訓練計劃中取得更好的成果。它基于一種構建模型的專有算法，這種算法與標準的梯度提升方案不同。
（2）“類別特征支持”：這將改善你的訓練結果，同時允許你使用非數字因素，“而不必預先處理數據，或花費時間和精力將其轉化為數字?！?br /> （3）支持Python或R的API接口來使用CatBoost，包括公式分析和訓練可視化工具。
（4）有很多機器學習庫的代碼質量比較差，需要做大量的調優工作，而CatBoost只需少量調試，就可以實現良好的性能。這是一個關鍵性的區別。

CatBoost三種用途

• 分類
• 回歸
• 排序

CatBoost支持數據探索性分析

• 特征重要性
• 特征交互（共線性）
• 新特征評估

CatBoost其他特點

• 過度擬合檢測
• 混淆矩陣校驗
• 缺失數據處理
• 交叉驗證
• 對結構化數據集表現優秀
• 對異構數據支持最優
• 集成決策樹
• 可應用于小數據或大數據
• 支持數值型變量
• 支持分類變量

CatBoost分類變量支持

• 支持獨熱編碼
• 分類統計學方法
• 多種排序
• 貪婪式特征組合

CatBoost算法參數

• learning_rate+iterations
• depth
• l2_regularization
• bagging_temperature
• random_strength

傳統boosting算法是有偏差的CatBoost用隨機排列糾正偏差

CatBoost總結

• 集成樹算法
• 類別變量支持良好
• cpu gpu高性能支持
• 使用方便，調參參數少，可視化效果好

CatBoost官網介紹

CatBoost is an algorithm for gradient boosting on decision trees. It is developed by Yandex researchers and engineers, and is used for search, recommendation systems, personal assistant, self-driving cars, weather prediction and many other tasks at Yandex and in other companies, including CERN, Cloudflare, Careem taxi. It is in open-source and can be used by anyone.

總結

以上是生活随笔為你收集整理的CatBoost讲解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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