CatBoost Regolarizzato
CatBoost Regolarizzato applica controlli di regolarizzazione espliciti — regolarizzazione L2 delle foglie, vincoli di profondità dell'albero, tasso di riduzione e penalità sulla dimensione del modello — al di sopra del framework di gradient boosting ordinato di CatBoost, riducendo l'overfitting pur mantenendo la gestione nativa delle caratteristiche categoriche di CatBoost e la sua bassa latenza di predizione su set di dati tabulari.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized CatBoost (Categorical Boosting with Explicit Regularization). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/regularized-catboost
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