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机器学习：CatBoost简介( 二 )

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机器学习：CatBoost简介

CatBoost基于梯度增强 ， 是Yandex开发的一种新的机器学习技术 ， 其性能优于许多现有的增强算法 ， 如XGBoost、Light GBM等 。

虽然深度学习算法需要大量的数据和计算能力 ， 但大多数业务问题仍然需要增强算法 。 然而 ， 像XGBoost这样的增强算法需要数小时的训练 ， 有时在调优超参数时会感到沮丧 。

CatBoost易于实施且功能强大 ， 让我们来看看CatBoost的特别之处 。

基本树结构：

  • CatBoost和其他增强算法的一个主要区别是 ， CatBoost实现了对称树 。 这也许听起来疯狂但有助于减少预测时间这对于低延迟的环境是非常重要的 。

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