CatBoost 原理与代码实战案例讲解

CatBoost 原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍

在机器学习领域，梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees, GBDT）是一种非常流行且强大的算法。GBDT在处理结构化数据时表现尤为出色，广泛应用于分类、回归等任务中。CatBoost是由Yandex开发的一种基于GBDT的开源算法，专门针对类别特征（Categorical Features）进行了优化。CatBoost不仅在处理类别特征时表现优异，还在防止过拟合和提升模型泛化能力方面有显著优势。

2.核心概念与联系

2.1 梯度提升决策树（GBDT）

GBDT是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并将其结果进行加权平均来提高模型的预测性能。每棵树都是在前一棵树的残差基础上进行训练的，从而逐步减少误差。

2.2 类别特征

类别特征是指那些取值为离散类别的特征，如性别、职业等。传统的GBDT算法在处理类别特征时通常需要进行独热编码（One-Hot Encoding），这会导致维度爆炸问题。

2.3 CatBoost的独特之处

CatBoost通过一