ScholarGate
Assistente
Machine learningMachine learning

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.

Abrir no MethodMindEm breveVídeoEm breveDownload slides

Leia o método completo

Exclusivo para membros

Entre com uma conta gratuita para ler esta seção.

Entrar

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fontes

  1. 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
  2. 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

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.

Compare side by side
ScholarGateRegularized CatBoost (Regularized CatBoost (Categorical Boosting with Explicit Regularization)). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/machine-learning/regularized-catboost · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026