CatBoost - 特性

CatBoost 是一種梯度提升演算法，它可以處理類別型和數值型資料。它也易於使用，使用者無需花費太多精力。它不需要任何特徵編碼方法，例如 One-Hot 編碼器或標籤編碼器，將類別特徵轉換為數值特徵。

它還使用對稱加權分位數草圖 (SWQS) 演算法，該演算法用於自動管理資料集中缺失的值，以防止過擬合併提高資料集的整體效能。

在本章中，我們將討論關鍵特性，並提供一些示例來幫助您理解。

無需引數調整即可獲得高質量結果

CatBoost 可以有效地開箱即用，因此您無需花費大量時間調整其設定或超引數即可獲得顯著的結果。這節省了大量時間，因為在機器學習中選擇正確的引數通常很複雜且耗時。

示例：假設您正在構建一個模型來預測房子的價值。許多方法需要花費數小時甚至數天的時間來調整引數以提高模型效能。因此，CatBoost 的預設設定可以提供優異的結果，因此您不必擔心做任何額外的工作。

支援類別特徵（非數值資料）

CatBoost 可以處理非數值資料，例如單詞或類別，只需進行最少的預處理。大多數機器學習演算法需要數字才能執行，因此您必須將文字資料轉換為數字。CatBoost 自動執行此操作，從而節省時間和工作量。

示例：假設您正在建立一個模型，用於根據產品的顏色（例如紅色、藍色或綠色）預測其成功率。許多演算法會要求您首先將這些顏色轉換為數字。CatBoost 會為您處理此問題，使事情變得更容易。

快速且可擴充套件的 GPU 版本

CatBoost 可以與 GPU（圖形處理單元）一起使用，這在某種程度上提高了它的效能，尤其是在大型資料集上。在同時處理多個計算方面，GPU 優於傳統的 CPU（中央處理單元）。如果您擁有大型資料集，則速度就更加重要。

示例：假設您正在使用大型資料集訓練一個包含數百萬行的模型。如果您使用 CPU，則可能需要幾天甚至數小時才能完成。但是，藉助 CatBoost 在 GPU 上進行訓練，可以在更短的時間內完成相同的訓練。

提高準確性

CatBoost 採用了一種智慧學習方法，有助於減少過擬合，過擬合是指模型過於關注訓練資料而無法在新的未知資料上表現良好。這提高了 CatBoost 模型在預測新資料時的準確性。

示例：假設您正在構建一個模型來預測一首新歌的受歡迎程度。如果您的模型過於依賴訓練資料，它在新歌上的表現可能會不佳。CatBoost 的技術有助於避免此問題，確保您的模型在處理新資料時表現良好。

快速預測

與所有其他演算法相比，CatBoost 的學習和預測速度更快。它可以使用多個 GPU 來更快地學習，從而提高其預測新結果的能力。在某些情況下，它比傳統的機器學習演算法快 13-16 倍。

示例：假設您正在構建一個推薦系統，在使用者瀏覽線上商店時向他們推薦商品。CatBoost 允許系統即時做出快速推薦，這意味著使用者無需等待即可獲得建議。