CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Y andex在2017年开源的机器学习库,也是Boosting族算法的一种,同前面介绍过的XGBoost和LightGBM类似,依然是在GBDT算法框架下的一种改进实现,是一种基于对称决策树(oblivious trees)算法的参数少、支持类别型变量和高准确性的GBDT框架,主要说解决的痛点是高效合理地处理类别型特征,这个从它的名字...
task_type:表示选择“GPU”或“CPU”。如果数据集足够大(从数万个对象开始),那么在GPU上的训练与在CPU上的训练相比速度会有显著的提升,数据集越大,加速就越明显; boosting_type:表示在默认情况下,小数据集的增强类型值设置为“Ordered”。这可以防止过度拟合,但在计算方面的成本会很高。可以尝试将此参数的值设置...
catboost实际上是支持两种boosting模式的: plain表示常规的gbdt的boosting模式,ordered模式,根据这里的描述,在小型的数据集上能够提供更好的结果,但是耗时。 这里官网给的建议是样本不超过5万可以考虑ordered的boosting type。 需要特别提到的是,catboost每次生成新树的时候都会shuffle一下训练数据然后重新计算类别特征的编码...
None,approx_on_full_history=None,boosting_type=None,simple_ctr=None,combinations_ctr=None,per_feature_ctr=None,task_type=None,device_config=None,devices=None,bootstrap_type=None,subsample=None,sampling_unit=None,dev_score_calc_obj_block_size=None,max_depth=None,n_estimators=None,num_boost_roun...
boosting_type: 提升模式 Ordered Plain simple_ctr: 单一类别型特征的量化设置 CtrType TargetBorderCount TargetBorderType CtrBorderCount CtrBorderType Prior combinations_ctr: 组合类别型特征的量化设置 CtrType ...
boosting_type—加强计划。它可以plain用于经典的梯度增强方案,也可以 用于或ordered,它在较小的数据集上可以提供更好的质量。 score_function—分数类型,用于在树构建过程中选择下一个拆分。Cosine是默认选项。其他可用的选项是L2,NewtonL2和NewtonCosine。
catboost训练的每一颗子树,都使用的是其中一个随机排序过后的数据集,对于单个样本、只使用序号在它前面的样本训练子树,然后用模型来计算样本上的一阶梯度和二阶梯度、构建后面的树。在这个思路下,可以减少梯度的估计误差。对应参数:boosting_type,取值Ordered(排序梯度提升)、Plain(经典梯度提升) ...
boosting_type —加强计划。它可以plain 用于经典的梯度增强方案,也可以 用于或 ordered,它在较小的数据集上可以提供更好的质量。 score_function — 分数类型, 用于在树构建过程中选择下一个拆分。 Cosine 是默认选项。其他可用的选项是 L2, NewtonL2和 NewtonCosine。
boosting_type—加强计划。它可以plain用于经典的梯度增强方案,也可以 用于或ordered,它在较小的数据集上可以提供更好的质量。 score_function—分数类型,用于在树构建过程中选择下一个拆分。Cosine是默认选项。其他可用的选项是L2,NewtonL2和NewtonCosine。
boosting_type:表示在默认情况下,小数据集的增强类型值设置为“Ordered”。这可以防止过度拟合,但在计算方面的成本会很高。可以尝试将此参数的值设置为“Plain”,来提高训练速度; rsm:对于那些具有几百个特性的数据集,rsm参数加快了训练的速度,通常对训练的质量不会有影响。另外,不建议为只有少量(10-20)特征的数据...