2.12 Catboost

CatBoost是Yandex开源的机器学习库,专注于处理类别特征的梯度提升算法。本文详细介绍了CatBoost的概念、技术特点,特别是如何处理类别特征和预测偏移。内容涵盖类别型特征的Greedy和Ordered Target-based Statistics(TS)、预测偏移的解决方案——Ordered Boosting,以及CatBoost在建树和特征组合方面的策略。此外,还提供了CatBoost的代码参数和应用场景。

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CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Yandex在2017年开源的机器学习库,是Gradient Boosting(梯度提升) + Categorical Features(类别型特征),也是基于梯度提升决策树的机器学习框架。

🥝🥝 CatBoost简介

CatBoost这个名字来自两个词“Category”和“Boosting”。如前所述,该库可以很好地处理各种类别型数据,是一种能够很好地处理类别型特征的梯度提升算法库。

🥝🥝 CatBoost技术介绍

CatBoost 算法的设计初衷是为了更好的处理 GBDT 特征中的 categorical features 。

一种有效的处理类别特征 i i

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