• 公达
    • ♂ 38
    • 9级
    • 自律力97.42
    • 北京
    • 程序员

CatBoost

与XGBoost、LightGBM相比,CatBoost的创新点有:

  1. 嵌入了自动将类别型特征处理为数值型特征的创新算法。首先对categorical features做一些统计,计算某个类别特征(category)出现的频率,之后加上超参数,生成新的数值型特征(numerical features)。
  2. Catboost还使用了组合类别特征,可以利用到特征之间的联系,这极大的丰富了特征维度。
  3. 采用排序提升的方法对抗训练集中的噪声点,从而避免梯度估计的偏差,进而解决预测偏移的问题。
  4. 采用了完全对称树作为基模型。

下回用上,先记下来。

  • +9番茄
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  • 2020年2月27日 12:13打卡
  • 4 年,1 月前有动静
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