在本文中，我们将仔细研究一个名为CatBoost的梯度增强库。 ---- 在梯度提升中，预测是由一群弱学习者做出的。与为每个样本创建决策树的随机森林不同，在梯度增强中，树是一个接一个地创建的。...模型中的先前树不会更改。前一棵树的结果用于改进下一棵树。在本文中，我们将仔细研究一个名为CatBoost的梯度增强库。 ? CatBoost 是Yandex开发的深度方向梯度增强库 。...与经典树相比，遗忘树在CPU上实现效率更高，并且易于安装。 处理分类特征 在机器学习中处理分类的常见方法是单热编码和标签编码。CatBoost允许您使用分类功能，而无需对其进行预处理。...使用CatBoost的模型应用程序进行快速预测。 经过训练的CatBoost模型可以导出到Core ML进行设备上推理（iOS）。 可以在内部处理缺失值。 可用于回归和分类问题。...nan_mode —处理缺失值的方法。选项包括 Forbidden， Min，和 Max。默认值为 Min。当 Forbidden 使用时，缺失值导致错误的存在。
任务是预测最后一列' <=50K '的值，该列指示相关人员的年收入是否为50,000美元或更少(数据集来自1994年)。...还有许多其他与过度拟合相关的参数，例如提前停止回合等。随意自行探索！...节点模型的参数为: 学习率(本文均为0.001) 节点层数(k) 每层树的数量(m) 每层树的深度(d) 为什么说NODE与树的集成是相似的?...标签需要像int64一样编码，用于分类，而float32用于回归。 其他问题与内存有关。这些模型可以快速地消耗GPU内存，特别是在作者的示例笔记本中使用的大批处理尺寸。...结果与结论 通过一些最小的尝试和错误，我能够找到一个验证精度约为86%的模型。
在使用“sklearn”构建机器学习模型时，想必大家应该都遇到过下面这个错误吧： 当处理分类(字符串)变量时，这个错误就发生了。在sklearn中，你需要在数值格式中转换这些分类。...为了实现这种转换，我们使用了一些预处理方法，如“标签编码”、“独热编码”等。 在这篇文章中，我将讨论一个最近开源的梯度提升机器学习库“CatBoost”，由俄罗斯最大的搜索引擎Yandex开发和贡献。...CatBoost在两方面尤其强大: 它产生了最先进的结果，而且不需要进行广泛的数据训练（通常这些训练是其他机器学习方法所要求的）。 为更多的描述性数据格式提供了强大的“开箱即用”支持。...你可以在这里读到更多相关信息。 鲁棒性/强健性:它减少了对广泛的超参数调优的需求，并降低了过度拟合的机会，这也导致了模型变得更加具有通用性。...一个基本的模型给出了一个公平的解决方案，并且训练和测试错误是同步的。
CatBoost与XGBoost、LightGBM并称为GBDT框架下三大主流模型。...预测偏移与排序提升 CatBoost另一大创新点在于提出使用排序提升（Ordered Boosting）的方法解决预测偏移（Prediction Shift）的问题。...对于训练数据，排序提升先生成一个随机排列，随机配列用于之后的模型训练，即在训练第个模型时，使用排列中前个样本进行训练。在迭代过程中，为得到第个样本的残差估计值，使用第个模型进行估计。...使用余弦相似度来近似梯度，对于每个样本，取梯度。 在评估候选分裂节点过程中，第个样本的叶子节点值由与同属一个叶子的的所有样本的前个样本的梯度值求平均得到。...CatBoost源 码可参考： https://github.com/catboost/catboost CatBoost官方为我们提供相关的开源实现库catboost，直接pip安装即可。
与XGBoost、LightGBM相比，CatBoost的创新点有： 嵌入了自动将类别型特征处理为数值型特征的创新算法。...在每个步骤中使用的梯度都使用当前模型中的相同的数据点来估计，这导致估计梯度在特征空间的任何域中的分布与该域中梯度的真实分布相比发生了偏移，从而导致过拟合。...设 为构建 棵树后的模型， 为构建 棵树后第 个训练样本上面的梯度值。为了使得 无偏于模型 ，我们需要在没有 参与的情况下对模型 进行训练。...CatBoost使用oblivious 决策树作为基模型，并将特征离散化到固定数量的箱子中以减少内存使用。就GPU内存使用而言，CatBoost至少与LightGBM一样有效。...注意，如果某一列数据中包含字符串值，CatBoost 算法就会抛出错误。另外，带有默认值的 int 型变量也会默认被当成数值数据处理。
与数据不确定性不同，可以通过从一个了解程度不高的区域收集更多的训练数据来减少知识不确定性。 本教程详细介绍了如何在CatBoost中量化数据和知识的不确定性。...0，方差为var（x 1，x 2）。...有了这个损失，类似于NGBoost算法[1]，CatBoost估计正态分布的均值和方差，优化负对数似然率并使用自然梯度。对于每个示例，CatBoost模型返回两个值：估计平均值和估计方差。...让我们尝试将此损失函数应用于我们的简单示例。我们得到以下变化： 我们可以看到CatBoost成功地预测了心脏及其外部的变化。在心脏内部，我们没有训练数据，因此可以预测任何事情。...对于这种预测类型，CatBoost使用虚拟集合计算所有类型的不确定性。
一、 CatBoost库的优点 性能:CatBoost提供最先进的结果，在性能方面与任何领先的机器学习算法相比都具有竞争力。...易于使用:您可以从命令行使用CatBoost为Python和R用户提供方便的API。...它清楚地表明，CatBoost在调优和默认模型上的性能都更好。除此之外，CatBoost不需要将数据集转换为任何特定格式。 ?...下图我们对所有特征做了一个统计，发现整个训练数据集一共有34列，除去标签列，整个数据集一共有33个特征，其中6个为布尔型特征，2个为浮点型特征，18个整型特征，还有8个对象型特征。 ?...所以有时候碰到需要特别多的前期数据处理和特征数值化的任务时，可以尝试用一下catboost
因此，如果我们请求这个同样的模型使用predict()函数来进行二元预测，我们将只会得到结果[0]，对吗？ 在这个例子中，很可能我们不希望模型将观察结果预测为类别1，因为它只有很小的机会。...在本文中，我们将学习如何使用Python中的catboost包，根据我们对于可接受的假阳性率[FPR]或假阴性率[FNR]的理解，为分类提供最佳的阈值值。...与利益相关者讨论后，我们达成了一项协议，即我们希望我们的模型最多产生1%的假阴性。我们想要确保一个人是健康的，以便说它对乳腺癌是阴性的。...但是我们的模型有点复杂，因为它有超过30个特征。让我们尝试减少特征数量，而不会失去太多性能。Catboost具有feature_importances_属性，可以帮助我们确定要选择的最佳特征。...FPR（I型错误）和FNR（II型错误）是互补的。降低一个将增加另一个。 使用catboost包计算概率切割的阈值值。
实验结果显示，随机森林模型在CIFAR-10数据集上的精确度为0.4654，CatBoost模型为0.4916，XGBoost模型为0.5425，LightGBM模型为0.5311，BP神经网络模型为0.4907...在处理类别型特征时，一般用整个数据集的标签值的均值来表示，即 为防止过拟合，首先，它对数据集进行随机排列，生成一个随机排列序列 ，接着，对于每个样本的类别型特征取值并转换，转换的方法是取该样本之前标签值的均值...在生成树的初次分裂时，CatBoost算法并不对特征进行任何处理。然而，在二次分裂时，它会将树中的所有类别型特征与数据集中的所有类别型特征进行组合，从而生成新的特征，以增强模型的表达能力。...因为BP算法按误差函数负梯度方向修改权值，故权值 的修改量 与e的关系如下： η为学习率，按照BP神经网络的原理，最终完成 的计算。...为了提高BP神经网络的性能，可以尝试调整网络结构、使用更优化的激活函数和优化算法，或者采用其他更适合处理图像数据的深度学习模型。
第一个是三个模型树的构造方式有所不同，XGBoost使用按层生长（level-wise）的决策树构建策略，LightGBM则是使用按叶子生长（leaf-wise）的构建策略，而CatBoost使用了对称树结构...，导入相关模块并设置模型超参数，便可基于训练集进行XGBoost模型拟合，最后将训练好的模型用于测试集预测，可得到测试集AUC为0.6845。...，导入相关模块并设置模型超参数，便可基于训练集进行LightGBM模型拟合，最后将训练好的模型用于测试集预测，可得到测试集AUC为0.6873，跟XGBoost效果差不多。...数据集上的表现，导入相关模块并设置模型超参数，便可基于训练集进行CatBoost模型拟合，最后将训练好的模型用于测试集预测，可得到测试集AUC为0.54，相较于XGBoost和LightGBM，CatBoost...我们针对常用的三大Boosting集成学习模型：XGBoost、LightGBM和CatBoost，以具体的数据实例做了一个精度和速度上的性能对比，但限于具体的数据集和调优差异，对比结果仅作为演示说明使用
数据分析 标签分布 通过分析标签分布，类别0和类别1表示CPU相关故障类别0占比最少，只有9%，类别2表示内存相关故障，占比最多，达到56%，类别3表示其他类型故障。...特征选择：对抗验证进行特征选择，保证训练和测试集的一致性，提高模型在测试集的泛化能力。 模型训练：CatBoost与LightGBM使用伪标签技术进行模型训练。...模型融合：CatBoost与LightGBM的预测结果以8:2进行加权融合得到最终的模型预测结果。...特征选择 特征选择环节主要是使用对抗验证进行特征选择，将训练集与测试集删除label重新打标，训练集为1，测试集为0，数据集合并进行模型训练计算AUC，如果AUC大于设定好的阈值，那么将其特征重要性最高的特征删除...最终 CatBoost 与 LightGBM 的预测结果以8:2进行加权得到最终的模型结果，下图是CatBoost的模型架构图，LightGBM采用的是同样的模型架构图。
Sum Encoder (Deviation Encoder, Effect Encoder) 求和编码通过比较某一特征取值下对应标签（或其他相关变量）的均值与标签的均值之间的差别来对特征进行编码。...Helmet Encoder Helmet编码是仅次于OHE和SumEncoder使用最广泛的编码方法，与SumEncoder不同的是，它比较的是某一特征取值下对应标签（或其他相关变量）的均值与他之前特征的均值之间的差异...这个特征同样容易出现过拟合的情况。不知道Helmet这个词是指的什么方面……使用标签时容易出现过拟合。 5....Catboost Encoder 是Catboost中的encode方法，这个方法据说效果非常好，而且可以避免过拟合，可能有些复杂，在我写Catboost模型的时候会把它也写出来，这里就先不写了。...对于无序的离散特征，实战中使用 OneHot, Hashing, LeaveOneOut, and Target encoding 方法效果较好，但是使用OneHot时要避免高基类别的特征以及基于决策树的模型
接下来，我们带领大家先一睹本次竞赛 Top3 团队与他们的解决方案，看看他们都是如何做赛题分析、特征工程与模型设计的。...DeepFM模型的原始特征将作为FM和Deep模型部分的共同输入，保证模型特征的准确与一致。...（3）当天邀请统计：用户同一时间收到邀请的时间，当天收到邀请的rank，用户收到邀请总共有多少种独特的天数。用户同一时间最多收到多少次邀请。...通过上述的特征构建后，全量特征被使用在树模型以及神经网络模型中，在模型选择方面，因数据较大，选择了可使用并行GPU的Catboost、Xgboost以及Wide& Deep网络，并最终将三个模型作简单的...A榜采用上述特征， Travis的Catboost模型的AUC最高分为0.87559，相同特征通过三个不同模型融合可得0.878左右的分数，与CChan模型所得结果加权融合后可得0.88013左右的分数
第一种算法(弱分类器1)对标签进行分离，结果是2个蓝色样本和1个红色样本被误分类。这些错误分类的权重增加，正确分类的权重降低后，发送到下一个模型进行学习。...gbtree和dart使用基于树的模型，而gblinear 使用线性函数. silent [缺省值=0]设置为0打印运行信息；设置为1静默模式，不打印 nthread [缺省值=设置为最大可能的线程数]...通常可以将其设置为负样本的数目与正样本数目的比值。...与其他 boosting 方法不同，Catboost 与对称树进行区分，对称树在每个级别的节点中使用相同的拆分。 XGBoost 和 LGBM 计算每个数据点的残差并训练模型以获得残差目标值。...Catboost 还计算每个数据点的残差，并使用其他数据训练的模型进行计算。这样，每个数据点就得到了不同的残差数据。这些数据被评估为目标，并且通用模型的训练次数与迭代次数一样多。
这也是我在这里介绍这个算法最大的motivtion，有了catboost，再也不用手动处理类别型特征了。 catboost还使用了组合类别特征，可以利用到特征之间的联系，这极大的丰富了特征维度。...catboost的基模型采用的是对称树，同时计算leaf-value方式和传统的boosting算法也不一样，传统的boosting算法计算的是平均数，而catboost在这方面做了优化采用了其他的算法...，这些改进都能防止模型过拟合。...data 下图我们对所有特征做了一个统计，发现整个训练数据集一共有34列，除去标签列，整个数据集一共有33个特征，其中6个为布尔型特征，2个为浮点型特征，18个整型特征，还有8个对象型特征。...所以有时候碰到需要特别多的前期数据处理和特征数值化的任务时，可以尝试用一下catboost，python pip install catboost 即可安装哦。
Boosting 为机器学习模型赋予超能力来提高其预测准确性。快速浏览一下Kaggle竞赛和DataHack黑客马拉松就知道了—— Boosting 非常受欢迎！...这些模型在验证集上的准确率分别为62％和89％。 显然，这三个模型的工作方式完全不同。例如，线性回归模型尝试捕获数据中的线性关系，而决策树模型尝试捕获数据中的非线性。 ?...使用这些所有模型的组合而不是使用这些模型中的任何一个做出最终的预测怎么样？ 我正在考虑这些模型的平均预测。这样，我们将能从数据中捕获更多信息。 这主要是集成学习背后的想法。...2、极端梯度提升机（XGBM） 极端梯度提升机（XGBoost）是另一种流行的 Boosting 。实际上，XGBoost只是GBM算法的改进版！XGBoost的工作过程与GBM相同。...XGBoost中的树是按顺序构建的尝试用于更正先前树的错误。 但是， XGBoost某些功能稍微优于GBM： 1）最重要的一点是XGBM实现了并行预处理（在节点级别），这使其比GBM更快。
学习对抗验证模型 首先，导入一些库： 数据准备 对于本教程，我们将使用Kaggle的IEEE-CIS信用卡欺诈检测数据集。...因此，我们创建一个新的目标列，其中测试样本用1标记，训练样本用0标记，如下所示： 这是我们训练模型进行预测的目标。目前，训练数据集和测试数据集是分开的，每个数据集只有一个目标值标签。...对于建模，我将使用Catboost。我通过将DataFrames放入Catboost Pool对象中来完成数据准备。...我之所以包含TransactionDT只是为了说明这一点–通常不建议将原始日期作为模型特征。但是好消息是这项技术以如此戏剧性的方式被发现。这种分析显然可以帮助您识别这种错误。...这意味着我们已经很难让模型区分我们的训练数据集和测试数据集，但是它仍然很强大。 结论 此方法用来评价训练集与测试集分布是否一致，以防止新的测试集出现，导致崩盘的现象。
特征工程：特征设计主要从 （历史订单 + 浏览行为 + 时间特征 + 文本评论） 这几方面展开，并根据特征方差和特征与label的相关系数&绘图进行特征选择，具体特征在如下。...模型融合：最后模型融合使用Stacking的方式，特征分三份：第一层使用（参数不一样）的10个Catboost、xgboost和lightGBM训练，第二层使用xgboost融合，最后三个stacking...（全集特征+两份有重合不完全特征80%（根据特征相关性，强耦合的特征分开））单独Stacking：0.9746，三份stacking融合0.97640，单模型0.9735 由于部分用户浏览记录很少（只有几条...模型设计与模型融合 ?...每部分代码对应提取的特征均有注释 model文件夹存放模型训练、预测和融合的代码 1_submit.py是概率文件融合和修改预测结果为比赛要求的提交格式 2~6分别是catboost、xgboost、
正好，前期个人在调研一些AutoML相关工具，其中较为好用的一个是AutoGluon，源于亚马逊出品，华人大佬李沐参与研发设计，并曾发文感慨“三行代码击败99%数据科学家”，“调得一手好参的时代要过去了...总费用 （16）gender：用户性别 （17）tenure：任期年数 （18）Churn：用户是否流失 训练集数据样例： 注意到，该数据集不存在缺失问题，但多数特征字段都是类别型，包括分类标签也未转化为...提前指出一个细节：CatBoost在所有单模型中表现最好，仅次于集成模型。 把这个预测结果提交到DataCastle平台，系统评分0.7972，大概能排到30名左右。...这是未加任何调试，仅使用了几行傻瓜调包代码的结果，应该说还是不错的。...当然，为了横向对比其他结果，我也尝试了一下另一个AutoML框架TPOT以及三大集成学习工具XGB、LGB和CAB，发现CatBoost效果居然可以硬刚AutoGluon，而且更重要的是CatBoost
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