机器学习：CatBoost简介(12)_CatBoost基于梯度增强

与其他算法一样，我们也可以使用class_weight参数来平衡不平衡数据集。

CatBoost不仅提供了重要的特征。它也告诉了我们，对于给定的数据点，重要的特征是什么。

用于训练的代码CatBoost只是简单地直接转发，它几乎与sklearn模块类似。

再见超级参数调整？

CatBoost由强大的理论实现，如有序Boosting ， Random permutations 。它确保我们不会过度拟合我们的模型。它还实现了对称树，它消除了像（min_child_leafs）这样的参数。我们可以进一步调整参数，例如learning_rate ， random_strength ， L2_regulariser ，但结果变化不大。