CatBoost - 特性

CatBoost 是一种梯度提升算法，它可以处理类别型和数值型数据。它也易于使用，用户无需花费太多精力。它不需要任何特征编码方法，例如 One-Hot 编码器或标签编码器，将类别特征转换为数值特征。

它还使用对称加权分位数草图 (SWQS) 算法，该算法用于自动管理数据集中缺失的值，以防止过拟合并提高数据集的整体性能。

在本章中，我们将讨论关键特性，并提供一些示例来帮助您理解。

无需参数调整即可获得高质量结果

CatBoost 可以有效地开箱即用，因此您无需花费大量时间调整其设置或超参数即可获得显著的结果。这节省了大量时间，因为在机器学习中选择正确的参数通常很复杂且耗时。

示例：假设您正在构建一个模型来预测房子的价值。许多方法需要花费数小时甚至数天的时间来调整参数以提高模型性能。因此，CatBoost 的默认设置可以提供优异的结果，因此您不必担心做任何额外的工作。

支持类别特征（非数值数据）

CatBoost 可以处理非数值数据，例如单词或类别，只需进行最少的预处理。大多数机器学习算法需要数字才能运行，因此您必须将文本数据转换为数字。CatBoost 自动执行此操作，从而节省时间和工作量。

示例：假设您正在创建一个模型，用于根据产品的颜色（例如红色、蓝色或绿色）预测其成功率。许多算法会要求您首先将这些颜色转换为数字。CatBoost 会为您处理此问题，使事情变得更容易。

快速且可扩展的 GPU 版本

CatBoost 可以与 GPU（图形处理单元）一起使用，这在某种程度上提高了它的性能，尤其是在大型数据集上。在同时处理多个计算方面，GPU 优于传统的 CPU（中央处理单元）。如果您拥有大型数据集，则速度就更加重要。

示例：假设您正在使用大型数据集训练一个包含数百万行的模型。如果您使用 CPU，则可能需要几天甚至数小时才能完成。但是，借助 CatBoost 在 GPU 上进行训练，可以在更短的时间内完成相同的训练。

提高准确性

CatBoost 采用了一种智能学习方法，有助于减少过拟合，过拟合是指模型过于关注训练数据而无法在新的未知数据上表现良好。这提高了 CatBoost 模型在预测新数据时的准确性。

示例：假设您正在构建一个模型来预测一首新歌的受欢迎程度。如果您的模型过于依赖训练数据，它在新歌上的表现可能会不佳。CatBoost 的技术有助于避免此问题，确保您的模型在处理新数据时表现良好。

快速预测

与所有其他算法相比，CatBoost 的学习和预测速度更快。它可以使用多个 GPU 来更快地学习，从而提高其预测新结果的能力。在某些情况下，它比传统的机器学习算法快 13-16 倍。

示例：假设您正在构建一个推荐系统，在用户浏览在线商店时向他们推荐商品。CatBoost 允许系统实时做出快速推荐，这意味着用户无需等待即可获得建议。