CatBoost - 功能

CatBoost 是一种梯度提升算法，可以处理分类数据和数值数据。它还可以在用户不费吹灰之力的情况下很好地工作。它不需要任何特征编码方法，如 One-Hot Encoder 或 Label Encoder 将类别特征转换为数值特征。

它还使用对称加权分位数草图 (SWQS) 算法，该算法用于自动管理数据集中的缺失值，以防止过度拟合并提高整体数据集性能。

在本章中，我们将讨论主要功能以及帮助您理解的示例。

无需参数调整即可获得出色的质量

CatBoost 开箱即用，因此您无需花费大量时间调整其设置或超参数即可获得出色的结果。这节省了大量的时间，因为在机器学习中选择正确的参数通常很复杂且耗时。

示例:假设您正在构建一个模型来预测房屋的价值。许多方法需要数小时甚至数天的参数调整才能提高模型性能。因此，CatBoost 的默认设置可提供出色的结果，因此您不必担心做任何额外的工作。

CatBoost 可以处理非数字数据，只需进行最少的预处理，例如单词或类别。大多数机器学习算法都需要数字才能运行，因此您必须将文本数据转换为数字。CatBoost 会自动执行此操作，从而节省时间和工作。

示例:假设您正在创建一个模型，该模型用于根据产品的颜色(例如红色、蓝色或绿色)预测产品的成功率。许多算法会要求您先将这些颜色转换为数字。 CatBoost 会为您处理这个问题，让事情变得更容易。

CatBoost 可以与 GPU(图形处理单元)配合使用，这在一定程度上改善了它的性能，特别是对于大型数据集。在同时处理多个计算方面，GPU 的表现优于传统 CPU(中央处理单元)。如果您有一个大型数据集，那么速度就更为重要。

示例:假设您正在大型数据集上训练一个包含数百万行的模型。如果您使用 CPU，可能需要几天甚至几个小时。但在 GPU 上借助 CatBoost，相同的训练可以更快地完成，只需花费一小部分时间。

CatBoost 具有智能学习方法，有助于减少过度拟合，当模型过于专注于训练数据而无法在新的未知数据上表现良好时，就会发生过度拟合。这提高了 CatBoost 模型在预测新数据时的准确性。

示例:假设您正在构建一个模型来预测一首新歌的流行度。如果您的模型过于依赖训练数据，那么它在新歌上的表现可能会不佳。CatBoost 的技术有助于避免这个问题，确保您的模型在处理新数据时表现良好。

与所有其他算法相比，CatBoost 的学习和预测速度更快。它可以使用多个 GPU 来更快地学习，从而提高其预测新结果的能力。在某些情况下，它比传统的机器学习算法快 13-16 倍。

示例:假设您正在构建一个推荐系统，在用户浏览在线商店时向他们推荐商品。CatBoost 允许系统实时快速推荐，这意味着用户无需等待即可获得建议。