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CatBoost：CatBoost模型融合与集成学习
1CatBoost简介
1.1CatBoost算法原理
CatBoost,由Yandex开发,是一种基于梯度提升决策树的机器学习算法。其核心优势在于能够高效处理分类特征，而无需进行预处理，如编码或特征转换。CatBoost通过引入一种称为有序类别统计的方法，解决了梯度提升树中处理分类特征时常见的目标泄露问题。
1.1.1有序类别统计
在CatBoost中，对于每个分类特征，算法会基于当前树的预测结果，为每个类别的值计算一个统计量。这个统计量是通过有序的方式计算的，即在计算某个样本的统计量时，
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