Regularized CatBoost
Regularized CatBoost wendet explizite Regularisierungssteuerungen – L2-Blattregularisierung, Baumtiefenbeschränkungen, Schrumpfungsrate und Modellgrößenstrafen – zusätzlich zum geordneten Gradient-Boosting-Framework von CatBoost an. Dies reduziert Überanpassung, während die native Behandlung kategorialer Merkmale und die geringe Vorhersagelatenz von CatBoost auf tabellarischen Datensätzen erhalten bleiben.
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Quellen
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Regularized CatBoost (Categorical Boosting with Explicit Regularization). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/regularized-catboost
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