Regularized CatBoost
Regularized CatBoost primjenjuje eksplicitne kontrole regularizacije — L2 regularizaciju lista, ograničenja dubine stabla, stopu skupljanja i penale za veličinu modela — povrh CatBoostovog okvira za naručeno pojačanje gradijenta (ordered gradient boosting), smanjujući prekomjerno prilagođavanje (overfitting) zadržavajući CatBoostovo izvorno rukovanje kategoričkim značajkama i nisku latenciju predviđanja na tabličnim skupovima podataka.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized CatBoost (Categorical Boosting with Explicit Regularization). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- CatBoostStrojno učenje↔ compare
- Povećanje gradijentaStrojno učenje↔ compare
- Regularizirani gradijentni boostingStrojno učenje↔ compare
- Regularizirani LightGBMStrojno učenje↔ compare
- XGBoostStrojno učenje↔ compare
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →