রেগুলারাইজড ক্যাটবুস্ট (Regularized CatBoost)
রেগুলারাইজড ক্যাটবুস্ট (Regularized CatBoost) তার অর্ডারড গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং ফ্রেমওয়ার্কের উপর অতিরিক্ত স্পষ্ট রেগুলারাইজেশন নিয়ন্ত্রণ — যেমন L2 লিফ রেগুলারাইজেশন, ট্রি ডেপথ সীমাবদ্ধতা, শিঙ্কেজ রেট (shrinkage rate) এবং মডেল সাইজ পেনাল্টি — প্রয়োগ করে। এটি ক্যাটবুস্টের নিজস্ব ক্যাটাগরিক্যাল ফিচার (categorical feature) হ্যান্ডলিং এবং ট্যাবুলার ডেটাসেটে কম প্রেডিকশন ল্যাটেন্সি (prediction latency) বজায় রেখে ওভারফিটিং (overfitting) কমায়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Prokhorenkova, L., Gusev, G., Vorobev, A., Dorogush, A. V., & Gulin, A. (2018). CatBoost: unbiased boosting with categorical features. Advances in Neural Information Processing Systems, 31. link ↗
- Dorogush, A. V., Ershov, V., & Gulin, A. (2018). CatBoost: gradient boosting with categorical features support. arXiv preprint arXiv:1810.11363. link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized CatBoost (Categorical Boosting with Explicit Regularization). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/regularized-catboost
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- CatBoostযন্ত্র শিখন↔ compare
- গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিংযন্ত্র শিখন↔ compare
- নিয়ন্ত্রিত গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিংযন্ত্র শিখন↔ compare
- নিয়ন্ত্রিত লাইটজিবিএমযন্ত্র শিখন↔ compare
- XGBoostযন্ত্র শিখন↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →