Registre d'evidència del mètode

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

Registre font

Les citacions es copien textualment del registre font del mètode. No s'infereix cap verificació a nivell de reclam d'elles.

CatBoost (Categorical Boosting)

Registre de mètode taxonòmic · 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

Obre el mètode complet

Reclamacions curades

Les reclamacions s'han persistit al registre de proves, cadascuna amb la seva pròpia avaluació.

Encara no hi ha reclamacions curades

Aquesta vista no inventa una avaluació de reclam quan el registre no en té cap.

Mètodes relacionats

Generat a partir del gràfic de mètodes i mostrat com a relacions suggerides per la màquina; no s'infereix cap reclamació d'evidència.

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.