CatBoost - 架構

CatBoost 是一種機器學習程式，可以生成資料驅動的預測。 “CatBoost”這個名稱來自兩個詞：“categorical”（類別）和“boosting”（提升）。

• 類別資料是可以分成不同類別的的資料，例如顏色（紅色、藍色、綠色）或動物型別（貓、狗、鳥）。
• 提升是一種機器學習技術，它結合多個簡單的模型來生成更強大、更準確的模型。

CatBoost 的架構

CatBoost 架構指的是 CatBoost 工具生成資料驅動預測的能力。CatBoost 基於一種稱為決策樹的機器學習系統。

決策樹的工作原理類似於流程圖，根據接收到的資訊做出決策。樹的每個“分支”代表一個決策，每個“葉子”表示結果。

CatBoost 使用一種稱為“提升”的獨特方法，將多個小的決策樹組合成一個強大的模型。每棵新樹都會糾正之前樹的錯誤，隨著時間的推移提高模型的準確性。

關鍵元件

CatBoost 架構展示了其主要元件和互連關係。以下是架構元件的概述：

• 資料準備 包含類別和數值特徵，以及目標值。處理缺失值、資料標準化等。將類別特徵轉換為基於目標的編碼。

• 初始模型 然後，您需要計算一個初始預測，這通常是目標值的平均值。

• 梯度提升過程 接下來，您需要計算實際值和預測值之間的差異。並僅使用過去的資料（有序提升）進行訓練以生成一致的劃分（對稱樹）。然後將樹插入模型，調整殘差，並重復此過程，直到效能穩定或達到樹的數量。

• 正則化 在此過程中，您需要新增懲罰以防止過擬合併降低模型複雜度。

• 最終模型 在此階段，您需要將所有決策樹組合起來形成最終模型。並使用完成的模型來預測新資料的效應。

• GPU 加速 使用 GPU 加速計算，尤其是在大型資料集上。

數學表示

CatBoost 需要一個函式 F(x) 來預測給定 N 個樣本和 M 個特徵的訓練資料集的目標變數 y。每個樣本表示為 (x_i, y_i)，其中 x_i 是 M 個特徵的向量，y_i 是相應的目標變數。

CatBoost 生成各種決策樹。每棵樹都會生成一個預測，並且將估計值合併以提高準確性。

F(x) = F0(x) + ∑Mm=1 fm(x)

這裡：

• F(x) 是最終預測。

• F₀(x) 是初始猜測。

• ∑^M_m=1 f_m(x) 是每棵樹的預測之和。

樹 f_m(x) 預測資料集中的所有樣本。例如，單個樹可能知道一個人購買產品的可能性。

總結

總而言之，CatBoost 是一款功能強大且使用者友好的梯度提升工具包，非常適合各種應用。無論您是初學者尋找一種簡單的機器學習方法，還是經驗豐富的從業者尋求最佳效能，CatBoost 都是您工具箱中一個寶貴的工具。但與任何工具一樣，其成功取決於具體問題和資料集，因此始終建議進行實驗並將其與其他方法進行比較。