CatBoost是一种机器学习库，由俄罗斯的搜索巨头Yandex在2017年开源。它属于Boosting族算法的一种，与XGBoost、LightGBM并称为GBDT的三大主流神器。CatBoost的主要作用和创新点在于高效合理地处理类别型特征，这是从其名称中的"Cat"（分类）和"Boosting"（提升）中可以看出的。CatBoost通过嵌入自动将类别型特征处理为数值型特征的创新算法，解决了梯度偏差和预测偏移的问题，从而减少了过拟合的发生，提高了算法的准确性和泛化能力。
CatBoost的主要作用和创新点包括：
- 处理类别型特征：CatBoost能够有效地处理字符串特征，通过统计类别特征的出现频率并生成新的数值型特征，从而解决了传统GBDT框架在处理类别特征时的限制。
- 解决梯度偏差和预测偏移：通过采用排序提升的方法对抗训练集中的噪声点，CatBoost避免了梯度估计的偏差，解决了预测偏移的问题。
- 采用完全对称树作为基模型：这种设计减少了模型的复杂度，同时保持了较高的准确性。
CatBoost的这些特点和改进使其在处理具有类别型特征的数据时表现出色，尤其是在需要高准确率和良好泛化能力的应用场景中，CatBoost能够提供比其他GBDT实现更优的性能
清华园安装：pip install catboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
标签：特征,catboost,CatBoost,GBDT,偏移,类别,安装,作用 From： https://www.cnblogs.com/holly8/p/18328638