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CatBoost:模型解释性深入解析
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(OrderedCategoricalStatistics)的方法,解决了梯度提升树中处理分类特征时常见的过拟合问题。
1.1.1有序类别统计
在CatBoost中,处理分类特征时,算法会根据训练数据的顺序,为每个分类值计算一个统计量,如目标均值。这个统计量
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