手法証拠記録
CatBoost
CatBoost is a gradient boosting algorithm, introduced by Prokhorenkova and colleagues at Yandex in 2018, that handles categorical variables natively and uses ordered target encoding to avoid label leakage. By building an additive ensemble of trees while permuting the data order at each iteration, it is often superior to XGBoost and LightGBM on category-heavy data.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
CatBoost (Categorical Boosting)
分類的手法記録 · ml-model / machine-learning
完全な手法を開く キュレーションされた主張
主張は証拠台帳に永続化され、それぞれが独自の評価を持っています。
まだキュレーションされた主張はありません
このビューは、台帳に主張評価がない場合、主張評価を生成しません。
関連手法
手法グラフから生成され、機械が提案した関係として表示されます — 証拠主張は推論されません。