CatBoost - 架构

CatBoost 是一个机器学习程序，可生成数据驱动的预测。名称"CatBoost"来自两个词:"categorical"和"boosting"。

• Categorical数据是可以分为不同类别的数据，例如颜色(红色、蓝色、绿色)或动物类型(猫、狗、鸟)。
• Boosting是一种机器学习技术，它结合了几个简单的模型来生成更强大、更准确的模型。

CatBoost 的架构

CatBoost 架构是指 CatBoost 工具生成数据驱动预测的能力。CatBoost 基于一种称为决策树的机器学习系统。

决策树的工作原理类似于流程图，根据收到的信息做出决策。树的每个"分支"代表一个决策，每个"叶子"表示结果。

CatBoost 使用一种称为"提升"的独特方法，该方法将多个小决策树组合成一个强大的模型。每棵新树都会纠正先前树中的错误，从而随着时间的推移提高模型的准确性。

关键组件

CatBoost 架构展示了其主要组件和互连。这是架构组件的概述 −

• 数据准备 包含类别和数值特征以及目标值。处理缺失值、标准化数据等。将分类特征转换为基于目标的编码。

• 初始模型然后，您必须计算初始预测，这通常是平均目标值。

• 梯度提升过程接下来，您需要计算实际值和预测值之间的差异。并仅使用过去的数据(有序提升)进行训练以生成一致的分区(对称树)。然后将树插入模型中，调整残差，并重复，直到性能稳定或达到树数。

• 正则化在此过程中，您需要添加惩罚以防止过度拟合并降低模型复杂性。

• 最终模型在此阶段，您需要组合所有决策树以形成最终模型。并使用完成的模型来预测新数据的影响。

• GPU 加速 使用 GPU 来加速计算，尤其是在大型数据集上。

数学表示

CatBoost 需要一个函数 F(x) 来预测目标变量 y，给定一个包含 N 个样本和 M 个特征的训练数据集。每个样本表示为 (x_i, y_i)，其中 x_i 是包含 M 个特征的向量，y_i 是相应的目标变量。

CatBoost 生成各种决策树。每棵树都会生成一个预测，并合并估计值以提高准确性。

F(x) = F0(x) + ∑Mm=1 fm(x)

这里 −

• F(x) 是最终预测。

• F₀(x) 是初始猜测。

• ∑^M_m=1 f_m(x) 是每棵树的预测总和。

树 f_m(x) 预测数据集中的所有样本。例如，一棵树可能知道一个人购买产品的可能性有多大。

总结

总而言之，CatBoost 是一款功能强大且用户友好的梯度提升工具包，非常适合多种应用。无论您是寻找简单机器学习方法的初学者，还是寻求最佳性能的经验丰富的从业者，CatBoost 都是您工具箱中不可或缺的工具。但与任何工具一样，它的成功取决于具体的问题和数据集，因此尝试它并将其与其他方法进行比较始终是一个好主意。