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怎么使用CatBoost进行快速梯度提升

本篇文章给大家分享的是有关怎么使用CatBoost进行快速梯度提升,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。

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我们将仔细研究一个名为CatBoost的梯度增强库。

在梯度提升中,预测是由一群弱学习者做出的。与为每个样本创建决策树的随机森林不同,在梯度增强中,树是一个接一个地创建的。模型中的先前树不会更改。前一棵树的结果用于改进下一棵树。在本文中,我们将仔细研究一个名为CatBoost的梯度增强库。

怎么使用CatBoost进行快速梯度提升

CatBoost 是Yandex开发的深度方向梯度增强库 。它使用遗忘的决策树来生成平衡树。相同的功能用于对树的每个级别进行左右拆分。

(CatBoost官方链接:https://github.com/catboost)

怎么使用CatBoost进行快速梯度提升

与经典树相比,遗忘树在CPU上实现效率更高,并且易于安装。

处理分类特征

 在机器学习中处理分类的常见方法是单热编码和标签编码。CatBoost允许您使用分类功能,而无需对其进行预处理。

使用CatBoost时,我们不应该使用一键编码,因为这会影响训练速度以及预测质量。相反,我们只需要使用cat_features 参数指定分类特征即可 。

使用CatBoost的优点

 以下是考虑使用CatBoost的一些原因:

训练参数

 让我们看一下CatBoost中的常用参数:

回归示例

 CatBoost在其实施中使用scikit-learn标准。让我们看看如何将其用于回归。

与往常一样,第一步是导入回归器并将其实例化。

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拟合模型时,CatBoost还可以通过设置来使用户可视化 plot=true

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它还允许您执行交叉验证并使过程可视化:

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同样,您也可以执行网格搜索并将其可视化:

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以上就是怎么使用CatBoost进行快速梯度提升,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。


文章名称:怎么使用CatBoost进行快速梯度提升
本文路径:http://mbwzsj.com/article/jjhpgo.html

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