Regularized CatBoost
Regularized CatBoost past expliciete regularisatiecontroles — L2-regularisatie van bladeren, beperkingen op boomdiepte, krimpingspercentage en modelgrootteboetes — bovenop CatBoost's geordende gradient boosting-framework, waardoor overfitting wordt verminderd met behoud van CatBoost's native verwerking van categorische kenmerken en de lage voorspellingslatentie op tabulaire datasets.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized CatBoost (Categorical Boosting with Explicit Regularization). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.
- CatBoostMachine learning↔ compare
- Gradient BoostingMachine learning↔ compare
- Reguliere Gradient BoostingMachine learning↔ compare
- Geregulariseerd LightGBMMachine learning↔ compare
- XGBoostMachine learning↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →