CatBoost Regularizado
CatBoost Regularizado aplica controles de regularización explícitos — regularización L2 de las hojas, restricciones de profundidad del árbol, tasa de contracción y penalizaciones por tamaño del modelo — además del marco de potenciación de gradiente ordenado de CatBoost, reduciendo el sobreajuste mientras mantiene el manejo nativo de CatBoost de las características categóricas y su baja latencia de predicción en conjuntos de datos tabulares.
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Fuentes
- 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 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized CatBoost (Categorical Boosting with Explicit Regularization). ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/regularized-catboost
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