Catboost学习笔记

CatBoost

教程来自 https://www.youtube.com/watch?v=8o0e-r0B5xQ

一般来说，GB方法适用于异质化数据。即，若你的数据集全由图片数据构成或者全由视频数据构成之类的，我们称其为同质化数据，这时使用神经网络往往会有更好的表现。但对于异质化数据，比如说数据集中有user gender，user age，也有content data等等的情况，GB方法的表现往往更好。GB方法比神经网络的入门门槛更低，使用起来也更简单。

NN和GB方法可以结合起来使用，并常常有很好的表现。我们可以使用NN方法学习embedding feature，并且和其他一些特征结合起来，再过GBDT。

Catboost具有一些和其他类似的库不同的特征。

第一，Catboost使用对称树。XGboost一层一层地建立节点，lightGBM一个一个地建立节点，而Catboost总是使用完全二叉树。它的节点是镜像的。Catboost称对称树有利于避免overfit，增加可靠性，并且能大大加速预测等等。