打印CatBoost超参数

CatBoost是一种开源的梯度提升框架，用于解决分类和回归问题。它是一种基于决策树的机器学习算法，具有高性能和准确性。CatBoost具有以下特点：

1. 类别特征处理：CatBoost能够自动处理类别特征，无需进行独热编码或标签编码，可以直接使用原始类别特征进行训练。
2. 支持多种损失函数：CatBoost支持多种损失函数，包括Logloss、CrossEntropy、RMSE等，可以根据不同的问题选择合适的损失函数。
3. 自动特征缩放：CatBoost能够自动对特征进行缩放，无需手动进行特征缩放操作。
4. 鲁棒性：CatBoost对于缺失值和异常值具有较好的鲁棒性，能够处理不完整的数据集。
5. GPU加速：CatBoost支持在GPU上进行训练，可以加快模型训练的速度。

CatBoost适用于各种机器学习任务，包括分类、回归和排序等。它在推荐系统、广告点击率预测、金融风控等领域有广泛的应用。

腾讯云提供了CatBoost的相关产品和服务，包括机器学习平台Tencent ML-Expedition，该平台提供了CatBoost的集成和支持。您可以通过以下链接了解更多关于Tencent ML-Expedition的信息：Tencent ML-Expedition产品介绍

请注意，以上答案仅供参考，具体的超参数设置和使用方法应根据具体情况进行调整和实践。