Regularized CatBoost
Regularized CatBoost aplica controles explícitos de regularização — regularização L2 de folhas, restrições de profundidade de árvore, taxa de encolhimento e penalidades de tamanho do modelo — sobre a estrutura de gradient boosting ordenado do CatBoost, reduzindo o overfitting enquanto retém o tratamento nativo de features categóricas do CatBoost e sua baixa latência de predição em datasets tabulares.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized CatBoost (Categorical Boosting with Explicit Regularization). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/regularized-catboost
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