导言 CatBoost是一个强大的梯度提升算法，它在处理分类和回归任务时表现出色。在实际应用中，合理地进行特征组合和使用建模技巧可以提高模型性能。...CatBoost提供了对类别型特征和数值型特征进行组合的方法。...您只需简单地将类别型特征的列名传递给CatBoost，即可完成特征处理。...在CatBoost中，您可以通过调整learning_rate参数来调整学习率。...CatBoost提供了内置的交叉验证功能，可以方便地进行交叉验证。
； b.预测得分； c.可解释性（包括：特征重要性，SHAP 值，可视化树）； ?...在这里，我们描绘出了模型特征的重要性和 SHAP 值，还有一个实际的决策树，以便更准确地理解模型的预测。...SHAP 值是在这些特征之间的公平的信用分配，并且具有博弈论一致性的理论保证，这使得它们通常比整个数据集中的那些典型特征的重要性更值得信赖。 Round 1 & 2 ? ?...CatBoost不会在样本总数小于指定值的叶子中搜索新的拆分； colsample_bylevel, colsample_bytree, colsample_bynode — 分别表示各个层、各棵树、各个节点的列采样率...在LightGBM中，必须将num_leaves的值设置为小于2^（max_depth），以防止过度拟合。
在这一部分中，我们将看到catboost如何通过以下功能帮助我们分析模型并提高可视性: ? 功能的重要性 你为什么要知道?...重要性值越大，如果该特性发生变化，则预测值的变化平均越大。 优点：计算成本很低，因为您不必进行多次训练或测试，也不会存储任何额外的信息。您将得到作为输出的标准化值（所有导入项加起来将达100）。...在CatBoost文档中没有明确提到我们如何发现没有特性的模型。...虽然我们可以通过shap获得精确的特性重要性，但是它们在计算上比catboost内置的特性重要性更昂贵。有关SHAP值的更多细节，请阅读这个核心要点。 我们怎么选择呢？...看起来lossFunctionChange最接近shap（更可靠）。然而，直接比较这些方法是不公平的，因为预测值变化是基于列车数据，而其他所有方法都是基于试验数据。
导言 CatBoost是一个强大的梯度提升算法，它在处理分类和回归任务时表现出色。在实际应用中，对模型进行解释和调试是非常重要的，可以帮助我们理解模型的决策过程、识别模型的不足之处，并进一步优化模型。...本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行模型解释与调试，并提供相应的代码示例。 特征重要性 CatBoost可以提供特征重要性指标，帮助我们理解模型对特征的重视程度。...) SHAP值 SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种解释机器学习模型预测的方法，可以提供每个特征对模型预测的贡献度。...可以通过观察特征重要性、SHAP值以及模型在验证集上的表现来进行模型调试。...我们介绍了特征重要性、SHAP值以及模型调试等常用的模型解释和调试方法，并提供了相应的代码示例。 通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用CatBoost进行模型解释与调试。
它会自动将缺失值的处理纳入模型中，而无需进行显式的填充或处理。CatBoost会将缺失值视为一个特定的数值，这个数值在内部被用作缺失值的标识符。...对数值特征的处理：对于数值特征，CatBoost会将缺失值视为一个额外的分支，因此不会影响其他分支的计算。对目标变量的处理：在目标变量中也可以包含缺失值。...CatBoost会自动处理这些缺失值，并在训练过程中进行适当的计算。1.3特征重要性评估CatBoost可以通过内置的get_feature_importance()方法来获取特征重要性评估。...这个技术的实现原理是通过在目标函数中引入PredictionValuesChange，使得模型在训练时会在最小化损失的同时，尽量保持预测值的稳定性。...(data=train_data, type='LossFunctionChange')# 打印特征重要性得分for i, score in enumerate(feature_importance):
今天，我们就来聊聊CatBoost是如何优雅地解决这一难题的，以及它在实际应用中的强大之处。...每轮迭代中，模型会计算残差的负梯度作为新的学习目标，训练一个决策树来拟合该梯度，并以适当的学习率将新树加入到累加函数中。...2、类别型特征处理基本原理 类别型特征处理是CatBoost的主要特点之一，可以解决空值、类别型编码、特征组合的问题。...1、空值处理：CatBoost算法在训练过程中会自动检测到数据中的缺失值，在决策树的每个节点分割过程中，CatBoost会考虑缺失值作为一种可能的分支路径。...例如，如果目标变量是二元的（如0和1），则计算每个类别特征值对应的目标值为1的平均比例。 3、特征组合：CatBoost可以自动组合不同类别型特征的值，形成新的特征，以捕获特征间的交互效应。
今天给大家介绍基于XGBoost算法的另外两个改进算法，LightGBM与CatBoost。下面是三种算法提出的具体时间轴。 ?...虽然样本权重是很好的表征样本重要性的指标，但在梯度提升算法中，由于没有天然的样本权重指标，因此我们需要换一种思路来表征样本的重要性。这个时候自然而然能想到的就是样本梯度。 ?...例如，假设现有10万个数据样本，其中 1 万行数据的梯度较大，那么算法就会选择这 1万行梯度最大的样本+x% 从剩余 9 万行中随机抽取的结果。...假设 x 取 5%，那么最后选取的结果就是从 10 万行中抽取的 1.45万行的数据样本确定最终的分隔点结果。 ?...以上就是关于LightGBM、CatBoost、XGBoost三种算法的对比介绍，如果大家对这三种boost算法有兴趣也可以研究对应的论文，感谢大家的支持！
数据预处理 数据预处理是数据分析的关键步骤，包括数据清洗、去重、缺失值检查和数据标准化。...本研究使用Python代码print(df.isnull().sum())对数据集中的缺失值进行了全面检查，确认数据集无缺失值。...通过网格搜索法分析了不同参数对模型性能的影响，最终选择了最优的模型参数。 4. 模型性能评估 在模型训练过程中，本研究将数据集划分为训练集（70%）、测试集（20%）和验证集（10%）。...特征重要性分析 利用Python的Sklearn库对CatBoost模型的特征重要性进行了分析，确定了高峰产量、稳产期末累计产量和产量上升期结束产量等关键特征。...梯度提升模型采用了决策树作为基本单元，并使用了自适应权重的策略来优化提升过程。随机森林模型采用了多个决策树的集成方法，并使用了特征重要性来评估特征的重要性。
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。...，我只是随意选择了保留任何具有3+重要性的特征。...现在，CatBoost计算出了新的阈值，被分类为负的阈值为1-0.142 = 0.858。简单来说，类别0的概率必须超过85.8%才能被标记为0，否则将被分类为1。...因此，这一切都是关于权衡，就像数据科学中的许多其他事情一样。 FPR（I型错误）和FNR（II型错误）是互补的。当你降低一个时，必然会增加另一个。...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。
了解数据集的分布 划分训练集和测试集 以样本中测试集占比百分之二十的比例训练模型 summary(dftrain) 建模 使用Stratified K-Fold交叉验证来进行模型评估 def cross_valtion...CatBoost是一个使用梯度提升的库，可以处理分类和回归问题。...LGBMClassifier(random_sta 比较结果 逻辑回归 梯度提升分类器 随机森林 XGBClassifier CatBoostClassifier LGBMClassifier 在此案例中，...CatBoost模型的分类预测能力是最理想的，能够很大程度找准真正离职的职员。...梯度提升模型采用了决策树作为基本单元，并使用了自适应权重的策略来优化提升过程。随机森林模型采用了多个决策树的集成方法，并使用了特征重要性来评估特征的重要性。
在CatBoost中，第一阶段采用梯度步长的无偏估计，第二阶段使用传统的GBDT方案执行。既然原来的梯度估计是有偏的，那么怎么能改成无偏估计呢？...GBDT使用损失函数的负梯度来拟合每一轮的损失的近似值，式（2）中 表示的是上述梯度。 通常用式（3）近似拟合 。...这在CatBoost模型评估器中得到了广泛的应用：我们首先将所有浮点特征、统计信息和独热编码特征进行二值化，然后使用二进制特征来计算模型预测值。 6. 基于GPU实现快速训练 密集的数值特征。...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。...totalCount 是在所有样本中（包含当前样本）和当前样本具有相同的类别型特征值的样本数量。
交互 通过这个参数，您可以找到一对特性的强度(两个特性的重要性)。 ? 在输出中，您将得到每对特性的列表。...列表将有3个值，第一个值是该对中第一个特性的索引，第二个值是该对中第二个特性的索引，第三个值是该对的特性重要性得分。具体实施请查看嵌入式笔记本。 ?...Catboost对象重要性教程 cb.get对象重要性中有三种更新方法： SinglePoint：最快最不准确的方法 TopKLeaves:指定叶数。...数值越大，计算越精确，速度越慢 AllPoints:最慢最准确的方法 例如，下面的值将方法设置为TopKLeaves，并将叶子的数量限制为3: TopKLeaves:top=3 模型分析情节 CatBoost...然后，该模型根据该特性的新值预测目标，并取一个容器中预测的平均值（由红点给出）。
梯度提升树（Gradient Boosting Decision Trees, GBDT）作为机器学习领域的核心算法，在结构化数据建模中始终占据统治地位。...Feature Bundling）： 互斥特征绑定减少维度 直方图算法： 离散化特征值到bin中（默认256 bins） 内存消耗降低8倍，速度提升20倍+ 生长策略： class...) B --> F{是否需要快速迭代} F -->|是| G(LightGBM+直方图) F -->|否| H(考虑CatBoost) 三大框架各有千秋，实际应用中建议： 优先使用LightGBM作为...baseline 类别特征超过30%时切换CatBoost 模型可解释性要求高时选择XGBoost 最新基准测试显示，在Kaggle结构化数据比赛中： LightGBM占据58%的top...方案 XGBoost占32% CatBoost占10% 建议持续关注各框架的更新动态，根据具体场景选择最优工具。
，再结合先验值P和先验值的权重 ，即 特征组合处理是CatBoost算法的一个重要特点。...CatBoost算法生成的树都是对称树的设计，这种设计能够有效避免过拟合，并提高CatBoost的运行效率和预测性能。这种对称树的特性使得模型更加稳定和鲁棒，有助于提升算法在实际应用中的效果。...输出层接收隐含层的输出，根据学习到的权值和偏置，将文本映射到不同的分类类别上。 在BP神经网络中，权值是经过训练数据进行调整而得到的系数。...可以用以下数学式来描述这些变量之间的关系： 反向传播（Backpropagation）算法是一种基于最速下降法的权值更新方法。它通过根据误差的负梯度方向对权值进行调整，以达到最小化误差函数的目的。...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。
CatBoost中的数据不确定性 为了说明这些概念，我们将使用一个简单的综合示例。 假设我们有两个分类特征x 1和x 2，每个都有9个值，所以有81种可能的特征组合。...在我们的示例中，均值（x 1，x 2）是随机生成的，而var（x 1，x 2）具有两个值（0.01和0.04），其分布如下： 红心上的点比红心外的点在目标中具有更多的噪音。...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。...CatBoost中的知识不确定性 我们知道如何估算数据中的噪声。但是，如何衡量由于特定地区缺乏培训数据而导致的知识不确定性？如果我们要检测异常值该怎么办？估计知识不确定性需要模型的整体。...我希望本教程可以帮助您更好地了解不确定性的概念以及如何使用CatBoost进行估算。我们将在以后的文章中详细介绍不确定性的应用。敬请期待引用 [1] T.
数据集 数据集是一个从Kaggle中获得的12列乘13393行的集合。它包含物理结果以及物理测试的性能结果。目标评分是一个基于A-D的多分类系统。...在CV比较中得分不是最高，虽然CatBoost比XGB低一些，但是它的速度却比XGB快很多，所以我们在这个项目中使用它。...下面是二元模型的结果 可以看到，结果是优于多分类评分模型的。 下面我们开始使用SHAP。首先是特性重要性，这显示了模型上每个特征的强度。...： 通过可视化可以非常清晰的看到哪些值对模型的影响最大 虽然不是每个特征在一个方向上都有重要性那么简单，但它的重要性可以直接分布在每个方向的某个阶段。...这让我们可以看到特征在其SHAP值的每个方向上的得分。 我们可以看到，SHAP值的散点图可能看起来非常不同，并且可以向我们展示关于每个属性如何对总分做出贡献的许多不同类型的见解。
对于每个预测样本，模型都产生一个预测值，SHAP value就是该样本中每个特征所分配到的数值。...2.6 [宏观]特征重要性SHAP值 每个特征的shap值排序，与上述的一致 shap.plots.bar(shap_values) 3 优质解读案例 3.1 酒店排名模型中的商业价值度量 截取文章：...一条长长的红色线条大致沿着y-x线，这说明昂贵的酒店对于低端用户具有负 SHAP值，与低端用户的相关性较小，对于高端用户具有正 SHAP值，与高端用户的相关性更大。...，只有SHAP值能够保证反映特征的重要性，而Saabas值可能会给出错误的结果，比如模型B中认为更大的原因是发烧，而不是咳嗽，这是不一致的表现。...所以在我们考虑的方法中，只有SHAP值和置换的方法是具有一致性的，而其中又只有SHAP值是个性化的，所以SHAP值是唯一一致的个性化特征归因方法。
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。...自动处理分类特征:CatBoost无需对数据特征进行任何显式的预处理就可以将类别转换为数字。CatBoost使用关于分类特征组合以及分类和数字特征组合的各种统计信息将分类值转换为数字。...CatBoost在标准ML数据集上与竞争对手进行了性能对比: 上面的对比显示了测试数据的log-loss值，在大多数情况下CatBoost的log-loss值是最低的。...如果按照正常的算法，此时应该将非数值型特征通过各种数据预处理手段，各种编码方式转化为数值型特征。而在catboost中你根本不用费心干这些，你只需要告诉算法，哪些特征属于类别特征，它会自动帮你处理。...训练结束后，通过model.feature_importances_属性，我们可以拿到这些特征的重要程度数据，特征的重要性程度可以帮助我们分析出一些有用的信息。 ?
X处的值)，再次计算它的袋外数据误差，记为 . 3、假设随机森林中有 棵树，那么对于特征X的重要性 ，之所以可以用这个表达式来作为相应特征的重要性的度量值是因为：若给某个特征随机加入噪声之后...Gradient Boosting是Boosting中的一大类算法，它的思想借鉴于梯度下降法，其基本原理是根据当前模型损失函数的负梯度信息来训练新加入的弱分类器，然后将训练好的弱分类器以累加的形式结合到现有模型中...XGBoost vs GBDT核心区别之一:求解预测值的方式不同 GBDT中预测值是由所有弱分类器上的预测结果的加权求和，其中每个样本上的预测结果就是样本所在的叶子节 点的均值。...而XGBT中的预测值是所有弱分类器上的叶子权重直接求和得到，计算叶子权重是一个复杂的过程。...，将空间复杂度从 降低为 ，极大的减少了内存消耗； LightGBM 采用了直方图算法将存储特征值转变为存储 bin 值，降低了内存消耗； LightGBM 在训练过程中采用互斥特征捆绑算法减少了特征数量
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