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CatBoost算法详解与PyTorch实现

目录

• CatBoost算法详解与PyTorch实现
• • @[TOC](目录)
  • 1. CatBoost算法概述
  • • 1.1 梯度提升树（GBDT）
    • 1.2 CatBoost的优势
  • 2. CatBoost的核心技术
  • • 2.1 类别特征处理
    • 2.2 对称树结构
    • 2.3 有序提升技术
    • 2.4 正则化技术
  • 3. PyTorch实现CatBoost
  • • 3.1 环境准备
    • 3.2 PyTorch实现梯度提升树
  • 4. 案例一：分类任务 - Titanic数据集
  • • 4.1 数据集介绍
    • 4.2 数据预处理
    • 4.3 模型训练与评估
  • 5. 案例二：回归任务 - California Housing数据集
  • • 5.1 数据集介绍
    • 5.2 数据预处理
    • 5.3 模型训练与评估
    • 5.4 运行结果
  • 总结

1. CatBoost算法概述

CatBoost（Categorical Boosting）是由Yandex开发的一种高效的梯度提升框架，专门针对类别特征进行了优化。CatBoost在处理类别特征时无需进行复杂的预处理（如One-Hot编码），并且能够自动处理缺失值。它在多个机器学习竞赛中表现出色，尤其是在处理高维类别数据时，其性能和准确性远超其他梯度提升算法。

1.1 梯度提升树（GBDT）

梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）是一种集成学习算法，通过逐步构建多个决策树来提升模型性能。每一棵树都试图纠正前一棵树的错误，最终将所有树的结果进行加权求和，得到最终的预测结果。

1.2 CatBoost的优势

• 类别特征处理：CatBoost能够直接处理类别特征，无需进行One-Hot编码。
• 自动处理缺失值：CatBoost能够自动处理缺失值，减少