CatBoost是一种机器学习算法,它基于梯度提升决策树,具有高质量的结果和快速训练的能力。相对于XGBoost和LightGBM,CatBoost最大的优势在于能够处理类别型特征数据,而不需要进行特殊的处理。此外,CatBoost还支持GPU加速,在处理大规模数据时能够更快地训练模型。
接下来,我将介绍如何使用随机搜索组合randomSearchCV和CatBoost获取最优参数组合。
假设我们有一个二元分类问题,使用CatBoost解决。首先,我们需要导入必要的库和数据集:
from catboost import CatBoostClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import RandomizedSea