-
- 公达
- ♂ 38
- 9级
- 自律力95.75
- 北京
- 程序员
CatBoost
与XGBoost、LightGBM相比，CatBoost的创新点有：
- 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）。
- 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。
- 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。
- 采用了完全对称树作为基模型。
下回用上，先记下来。
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