方法证据记录
CatBoost
CatBoost is a gradient boosting algorithm, introduced by Prokhorenkova and colleagues at Yandex in 2018, that handles categorical variables natively and uses ordered target encoding to avoid label leakage. By building an additive ensemble of trees while permuting the data order at each iteration, it is often superior to XGBoost and LightGBM on category-heavy data.
源记录
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CatBoost (Categorical Boosting)
分类方法记录 · ml-model / machine-learning
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