Запис на доказателства за метод

CatBoost

CatBoost is a gradient boosting algorithm, introduced by Prokhorenkova and colleagues at Yandex in 2018, that handles categorical variables natively and uses ordered target encoding to avoid label leakage. By building an additive ensemble of trees while permuting the data order at each iteration, it is often superior to XGBoost and LightGBM on category-heavy data.

Sources recorded, not reviewed

Изходен запис

Цитиранията са копирани дословно от изходния запис на метода. Те не предполагат проверка на ниво твърдение.

CatBoost (Categorical Boosting)

Таксономичен запис на метод · ml-model / machine-learning

Prokhorenkova, L., Gusev, G., Vorobev, A., Dorogush, A.V. & Gulin, A. (2018). CatBoost: Unbiased Boosting with Categorical Features. In NeurIPS 2018. · DOI 10.48550/arXiv.1706.09516

Отвори пълен метод

Подбрани твърдения

Твърденията са запазени в регистъра на доказателствата, всяко със собствена оценка.

Все още няма подбрани твърдения

Този изглед не измисля оценка на твърдение, когато регистърът няма такава.

Свързани методи

Генерирани от графа на методите и показани като предложени от машината връзки — не се предполага твърдение за доказателство.

Same method familyAdaBoostmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyDecision Treemachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoLogistic Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRandom Forestmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyXGBoostmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.