树模型系列之CatBoost

最新推荐文章于 2024-11-14 15:52:01 发布
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分类专栏： 机器学习算法
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CatBoost是一种基于GBDT的算法，强调处理类别型特征和优化梯度偏差。其特性包括无需调参的高模型质量、GPU加速、预测效率等。文章探讨了类别型变量处理、梯度偏差、预测偏移、有序提升和GPU加速等优化策略，并概述了应用场景和优缺点。

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树模型系列之CatBoost

CatBoost是在GBDT算法框架下的一种改进实现，是一种基于对称决策树（oblivious trees）算法的参数少、支持类别型变量和高准确性的GBDT框架，主要说解决的痛点是高效合理地处理类别型特征，这个从它的名字就可以看得出来，CatBoost是由catgorical和boost组成，另外是处理梯度偏差(Gradient bias) 以及 预测偏移(Prediction shift) 问题，提高算法的准确性和泛化能力。

CatBoost主要有以下五个特性：

  • 无需调参即可获得较高的模型质量，采用默认参数就可以获得非常好的结果，减少在调参上面花的时间
  • 支持类别型变量，无需对非数值型特征进行预处理
  • 快速、可扩展的GPU版本，可以用基于GPU的梯度提升算法实现来训练你的模型，支持多卡并行
  • 提高准确性，提出一种全新的梯度提升机制来构建模型以减少过拟合
  • 快速预测，即便应对延时非常苛刻的任务也能够快速高效部署模型

性能优化策略

Categorical featur

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CatBoost算法模型实现贷款违约预测
master_hunter的博客
10-17 1406
此篇文章为整个Boost(提升方法)集成算法模型的终章，前几篇文章依次结合详细项目案例讲解了共四个常用的集成算法模型，每一篇文章都包含实战项目以及可运行代码。仅通过看一遍文章不去实践是很难掌握集成算法模型的，其中很多思想和优化参数的方法需要长期使用才能掌握，集成学习的方法在全球各大机器学习、数据挖掘竞赛中使用的非常广泛，其概念和思想也是风靡学术界和工业界，所以有此需求的朋友推荐细读实践。之前我们已经详细描述了AdaBoost算法模型和GBDT原理以及实践。
决策树模型，XGBoost，LightGBM和CatBoost模型可视化
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catboost和xgboost_【机器学习课堂】树模型之XGBoost、LightGBM、CatBoost对比
weixin_39542043的博客
12-24 525
文 | Jin.Zhang来自数据算法(gh_e67de4d10fad)0. 前言虽然近年深度学习的使用越来越广泛，但是在小数据集上树模型表现往往会更加优秀，也是中小规模数据集上首选使用的模型。理论上使用树模型可以对特征空间进行无限划分，同时可以加入反映树复杂度的正则项、剪枝策略等防止过拟合，因此通过参数调整权衡方差与偏差，可以得到较优的精度。单一的树模型不太常用，提度提升树GBDT是一种精度更高...
【模型】CatBoost
藓类少女的博客
07-30 738
CatBoost 是一种高效的梯度提升决策树（GBDT）算法，由俄罗斯科技公司 Yandex 开发。它特别擅长处理分类特征和小数据集，在许多机器学习竞赛和实际应用中表现出色。
CatBoost算法模型
s_daqing的博客
07-04 1298
CatBoost = Catgorical + Boost 高效的处理分类特征（categorical features），首先对分类特征做统计，计算某个分类特征（category）出现的频率，然后加上超参数，生成新的数值型特征（numerical features） 同时使用组合类别特征，丰富了特征维度 采用的基模型是对称决策树，算法的参数少、支持分类变量通过可以防止过拟合 CatBoost对于分类特征多的数据，可以高效的处理，过拟合程度小，效果好 ...
Catboost介绍
rosefun96的博客
02-04 1万+
1.简介 Catboost是基于梯度提升的决策树模型。 优点： 和GBDT库比，具有更好的性能； 最好的分类预测速度； 同时支持数值型和类别型的特征； 更快的GPU和多GPU支持； 包含可视化的工具。 2 分类实例 from catboost import Pool, CatBoostClassifier import numpy as np import matplotlib.pyplo...
机器学习中的CatBoost模型及其优缺点(包含Python代码样例)
黄笳倞的博客
04-02 3979
CatBoost是一种梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的集成模型。梯度提升是一种通过训练一系列弱学习器来构建一个强大的集成模型的技术。CatBoost是从XGBoost和LightGBM中发展而来的一种优化版本。CatBoost最独特的特点是它对类别型特征的处理方式。传统的梯度提升决策树通常需要将类别型特征转换为数值型特征，例如使用独热编码或者标签编码。
经典树模型总结:决策树，XGBoost；LightGBM；CatBoost概要
weixin_40677836的博客
12-29 1283
Boosting有两种，AdaBoost和Gradient Boost 总的来说，Boosting方法都是在训练好子模型后，统计现有的复合模型的拟合情况，从而调整接下来学习任务的一些setting，使得接下来，找到的子模型加入复合模型之后，符合降低整体loss的目标。 AdaBoost和Gradient Boosting特点 AdaBoost 根据当前的loss来改变样本权重，比如这个样本在学习中误差比较大，则获得一个大的权重，反之获得更小的权重，从而控制后续子模型的产生。 Gradient Boostin
论文研读系列——“CatBoost unbiased boosting with categorical features”
Water8L的博客
04-24 1672
CatBoost unbiased boosting with categorical features arxiv [Submitted on 28 Jun 2017 , last revised 20 Jan 2019 ] 链接：arXiv:1706.09516v5 代码：https://github.com/catboost/catboost 摘要 本文介绍了 CatBoost（一种新的梯度提升工具包）背后的关键算法技术。它们的结合导致 CatBoost 在各种数据集的质量方面优于其他公开可用的提升实
CatBoost原理介绍
zy345293721的博客
06-28 1087
文章最前： 我是Octopus，这个名字来源于我的中文名–章鱼；我热爱编程、热爱算法、热爱开源。所有源码在我的个人github；这博客是记录我学习的点点滴滴，如果您对 Python、Java、AI、算法有兴趣，可以关注我的动态，一起学习，共同进步。
用通俗易懂的方式讲解：CatBoost 算法原理及案例
Python数据挖掘
10-07 1万+
要理解boosting，我们首先理解集成学习，为了获得更好的预测性能，集成学习结合多个模型（弱学习器）的预测结果。它的策略就是大力出奇迹，因为弱学习器的有效组合可以生成更准确和更鲁棒的模型。Bagging：该技术使用随机数据子集并行构建不同的模型，并聚合所有预测变量的预测结果。Boosting：这种技术是可迭代的、顺序进行的和自适应的，因为每个预测器都是针对上一个模型的错误进行修正。Stacking：这是一种元学习技术，涉及结合来自多种机器学习算法的预测，例如 bagging 和 boosting。
【机器学习课堂】树模型之XGBoost、LightGBM、CatBoost对比
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慢慢的将集成学习全部都将其搞定。
机器学习：CatBoost模型（高级版）——高效且强大的树形模型
weixin_74268817的博客
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介绍主流的三大​​树形模型之一的CatBoost模型，涉及CatBoost的特点、主要优势、与其他两个模型的对比。文章如有错误，欢迎大噶指正！
一些关于树模型简单的总结
SrdLaplace的博客
10-06 542
决策树： ID3（信息增益） C45（信息增益比） CART（纯度、gini系数） xgboost： Regularized objective Justified weighted quantile（presort）（extra/hist） Depth-wise lightGBM： GOSS（gbdt/goss/rf/dart） EFB（enable_buld） hist left-w...
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CatBoost原文: 《CatBoost:gradient boosting with categorical features support》-2018 俄罗斯人写的文章,真的是…唉… 用词习惯和英美作者风格不太一致. ################################################### 先说下文章结构吧: 原文结构={1.Introduction2.Cat...
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CatBoost详解 CatBoost简介 CatBoost中处理类别特征的方法 算法实现 修正梯度偏差 快速评分 基于GPU快速学习 CatBoost的参数 CatBoost简介   CatBoost: 基本原理类似于常规的Gradient Boosting算法，只是在处理类别特征时，效果较好。一方面，可以自动处理分类特征，并且在训练过程中处理这些类别特征有优势；另一方面，使用了一种新的方式计算...
深入理解CatBoost
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02-11 5837
我的个人微信公众号： Microstrong 微信公众号ID： MicrostrongAI 微信公众号介绍： Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容，分享在学习过程中的读书笔记！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！ 我的知乎主页： https://www.zhihu.com/people/MicrostrongAI/activities...
Catboost学习笔记
weixin_34347651的博客
09-18 1567
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catboost模型
最新发布
04-17
### CatBoost 模型使用指南 CatBoost 是一种高效的梯度提升决策树 (GBDT) 库，能够自动处理分类特征并提供出色的预测性能。以下是关于如何使用 CatBoost 模型及其参数调优的详细说明。 #### 安装 CatBoost 要开始使用 CatBoost，首先需要安装该库。可以通过 pip 或 conda 来完成安装： ```bash pip install catboost ``` 或者通过 Conda 渠道安装： ```bash conda install -c conda-forge catboost ``` --- #### 数据准备 在构建模型之前，需准备好训练和测试数据集。假设我们有一个 Pandas DataFrame `train_data` 和目标列 `target`，可以按照以下方式分离输入特征和目标变量： ```python import pandas as pd # 加载数据 train_data = pd.read_csv('train.csv') test_data = pd.read_csv('test.csv') # 分离特征和目标 X_train = train_data.drop('target', axis=1) y_train = train_data['target'] ``` 对于测试数据，只需加载即可用于后续预测。 --- #### 初始化与训练模型 创建一个 `CatBoostClassifier` 或 `CatBoostRegressor` 实例来分别应对分类或回归问题。下面是一个简单的例子展示如何初始化和训练模型： ```python from catboost import CatBoostClassifier, Pool # 创建模型实例 model = CatBoostClassifier( iterations=1000, # 设置迭代次数 learning_rate=0.05, # 学习率 depth=6, # 树的最大深度 loss_function='Logloss' # 对于二分类任务使用的损失函数 ) # 如果存在分类特征，则指定它们的索引位置 cat_features_indices = list(range(3)) # 假设前三个列为分类特征 # 构建训练池 train_pool = Pool(data=X_train, label=y_train, cat_features=cat_features_indices) # 开始训练 model.fit(train_pool, verbose=100) # 每隔100次打印进度 ``` 注意，在定义 `Pool` 时指定了哪些列是分类特征，这样可以让 CatBoost 更好地对其进行编码[^1]。 --- #### 参数调优 为了优化模型表现，建议采用网格搜索（Grid Search）或随机搜索（Randomized Search）。这里给出一个基本的例子： ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = { 'learning_rate': [0.01, 0.05, 0.1], 'depth': [4, 6, 8], 'l2_leaf_reg': [1, 3, 5, 7, 9] } grid_search_model = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3, scoring='accuracy') grid_search_model.fit(X_train, y_train) print(f"最佳参数组合: {grid_search_model.best_params_}") ``` 此代码片段展示了如何利用 Scikit-Learn 的工具来进行超参数寻优[^4]。 --- #### 预测与评估 一旦完成了模型训练，就可以用它来做预测，并计算相应的评价指标： ```python predictions = model.predict(test_data) # 将预测结果保存到文件中 pd.DataFrame({'Predictions': predictions}).to_csv('submission.csv', index=False) ``` 此外还可以查看重要性得分以分析各个特征的影响程度： ```python feature_importances = model.get_feature_importance() for idx, value in enumerate(feature_importances): print(f"{idx}: {value}") ``` --- #### 总结 CatBoost 提供了一种简单有效的方式来处理含有大量分类变量的数据集，同时具备良好的开箱即用效果以及丰富的功能选项支持进一步定制化需求[^3]。
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