Reguleeritud CatBoost
Reguleeritud CatBoost rakendab CatBoosti järjestatud gradiendivõimenduse raamistiku peal eksplitsiitseid reguleerimiskontrolle – L2 lehtede reguleerimine, puu sügavuse piirangud, kokkutõmbumiskiirus ja mudeli suuruse karistused –, vähendades üleliigset sobivust, säilitades samal ajal CatBoosti loomuliku kategooriliste tunnuste käsitsemise ja selle madala ennustuslatentsuse tabelandmetes.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized CatBoost (Categorical Boosting with Explicit Regularization). ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- CatBoostMasinõpe↔ compare
- Gradient BoostingMasinõpe↔ compare
- Reguleeritud gradienttugevdusMasinõpe↔ compare
- Regularized LightGBMMasinõpe↔ compare
- XGBoostMasinõpe↔ compare
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →