集成算法之CatBoost参数解释

参考1

Catboost基础介绍
作者介绍的很详细了，包括：

• 安装
• Pool/FeaturesData（内存和速度都更优）
• Case
• Visualization（fit时settingplot=True，实时观测训练情况）
• Early Stopping策略（防止过拟合、节约训练时间）
• Feature-Importance value&Visualization output
• CV（Cross Validation）
• DIY Loss AND Metric Function
• 常用参数的说明（很详细）

参考2

机器学习算法之Catboost

这篇文章简短有力，了解CatBoost，内容：

• CatBoost简介
  • CatBoost的优点
  • 与其他提升（Boosting）算法相比，CatBoost怎么样？
• CatBoost技术介绍
  • 类别型特征
  • 特征组合
  • 重要的实现细节
• 克服梯度偏差
• 快速评分
• 基于GPU实现快速学习
  • 密集的数值特征
  • 类别型特征
  • 多GPU支持
• CatBoost的安装与案例
• CatBoost参数详解