CatBoost - 資料預處理

CatBoost 資料預處理涉及處理類別特徵和最小化記憶體使用，以便為訓練準備資料。類別變數可能不需要任何手動預處理過程，就像獨熱編碼一樣，因為它們可以自動處理。CatBoost 透過允許它直接處理缺失值來增強資料準備。

使用提供資料集特徵、標籤和類別特徵索引的 CatBoost 池，可以使訓練和預測的資料處理更簡單和更好。CatBoost 透過保持較高的預測效能並減少資料預處理來簡化機器學習工作流程。因此，它允許使用者更多地關注模型構建和最佳化。

為什麼在 CatBoost 中進行資料預處理？

CatBoost 簡化資料預處理的原因如下：

• CatBoost 可以直接處理類別特徵，而無需手動編碼。就像獨熱編碼一樣。此屬性節省了時間並最大程度地降低了模型的複雜性。

• catboost 技術用於自動處理缺失值，這可以節省您在模型訓練之前手動處理它們的精力。

• 與其他 Boosting 方法不同，CatBoost 可能不會要求您以與歸一化或分類相同的方式縮放特徵。此工具使預處理變得非常容易。

• 透過在訓練中使用不同的資料部分，CatBoost 提供了減少過擬合的方法。

• 預處理可用於管理具有大量特徵的大型資料集。

• CatBoost 庫旨在易於使用，並提供清晰的文件和基本 API。由於此功能，專家和初學者都可以使用它。

預處理步驟

以下是 CatBoost 資料預處理的簡單步驟：

• 步驟 1：安裝 CatBoost：首先，您需要確保已安裝 CatBoost。您可以使用以下命令安裝它

  pip install catboost
  

• 步驟 2：準備您的資料 -現在您必須準備資料，並且您的資料應採用結構化格式，例如 pandas DataFrame。

• 步驟 3：識別類別特徵 -現在列出類別特徵的列。以便 CatBoost 庫可以自動處理它們，但您應該指定它們。

• 步驟 4：編碼類別特徵 -您無需手動編碼類別特徵，因為 CatBoost 可以自動處理它們。但在定義哪個特徵是類別特徵時要小心。

• 步驟 5：拆分您的資料 -然後，您可以將資料劃分為訓練集和測試集。此過程將幫助您在後續階段評估模型。

  from sklearn.model_selection import train_test_split
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
  

• 步驟 6：建立池 -CatBoost 使用一種稱為“池”的特殊資料結構進行訓練。您可以像下面這樣建立它

  from catboost import Pool
  
  train_pool = Pool(X_train, y_train, cat_features=categorical_features)
  test_pool = Pool(X_test, y_test, cat_features=categorical_features)
  

• 步驟 7：訓練模型 -現在，藉助您準備好的資料，您可以訓練模型

  from catboost import CatBoostClassifier
  
  model = CatBoostClassifier(iterations=1000, learning_rate=0.1, depth=6)
  model.fit(train_pool)
  

• 步驟 8：進行預測 -可以使用模型對測試集進行預測：

  predictions = model.predict(test_pool)
  

• 步驟 9：評估模型 -最後，您可以使用準確率或 F1 分數等指標來評估模型的效能。