> ML_LITERATURE // PROKHORENKOVA-2018-CATBOOST-UNBIASED-BOOSTING-CATEGORICAL_v1.0
CatBoost: unbiased boosting with categorical features
Liudmila Prokhorenkova, Gleb Gusev, Aleksandr Vorobev, Anna Veronika Dorogush, Andrey Gulin · Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) (2018)
systems2018industry-standardthirdPartyReproduced
Temel Katkı (Principal Contribution)
Hedef sızıntısını ve tahmin kaymasını ortadan kaldırmak için kategorik özellikler için sıralı hedef istatistikleri ve sıralı güçlendirme.
Operasyonel ve Mühendislik Uygunluğu
Manuel kodlama boru hatları olmadan kategorik özellikler açısından zengin tablosal veri setlerinde son teknoloji hazır doğruluk.
Temel Varsayımlar (Assumptions)
- Rastgele permütasyonlara göre geçmiş örnekler üzerinde hesaplanan hedef istatistikleri hedef sızıntısını önler
Kısıtlar ve Sınırlamalar (Limitations)
- Simetrik unutkan ağaç kısıtlamaları nedeniyle saf sayısal veri setlerinde LightGBM'e kıyasla daha yavaş eğitim
Bağlantılı Algoritmalar, Mimariler ve Kütüphaneler
İlgili Algoritmalar:
İlgili Mimariler:
Uygulayıcı Kütüphaneler: