Regularisert CatBoost
Regularisert CatBoost anvender eksplisitte regulariseringskontroller — L2-bladregularisering, begrensninger på tre-dybde, krympingsrate og modellstørrelsesstraff — oppå CatBoosts rammeverk for ordnet gradientforsterkning, noe som reduserer overtilpasning samtidig som CatBoosts native håndtering av kategoriske trekk og lav prediksjonslatens på tabulære datasett beholdes.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized CatBoost (Categorical Boosting with Explicit Regularization). ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- CatBoostMaskinlæring↔ compare
- Gradient BoostingMaskinlæring↔ compare
- Regulert gradient-boostingMaskinlæring↔ compare
- Regularisert LightGBMMaskinlæring↔ compare
- XGBoostMaskinlæring↔ compare
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →