ScholarGate
Asistenti
Machine learningMachine learning

CatBoost i Rregulluar

CatBoost i Rregulluar aplikon kontrolle të shprehura të rregullimit — rregullimin L2 të gjetheve, kufizimet e thellësisë së pemës, normën e tkurrjes dhe penalizimet e madhësisë së modelit — mbi kornizën e gradientit të përforcuar të CatBoost, duke reduktuar mbivendosjen ndërsa ruan trajtimin vendas të CatBoost për tiparet kategorike dhe vonesën e ulët të parashikimit në grupe të dhënash tabelore.

Hapeni në MethodMindSë shpejtiVideoSë shpejtiDownload slides

Lexoni metodën e plotë

Vetëm për anëtarët

Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.

Hyni

Method map

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

Burimet

  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

Si ta citoni këtë faqe

ScholarGate. (2026, June 3). Regularized CatBoost (Categorical Boosting with Explicit Regularization). ScholarGate. https://scholargate.app/sq/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)). Marrë më 2026-06-15 nga https://scholargate.app/sq/machine-learning/regularized-catboost · Seti i të dhënave: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026