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介绍
CatBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的集成模型，它在传统GBDT的基础上引入了一系列关键技术创新，以提升处理类别型特征和缺失值的能力，以及整体模型性能。以下是CatBoost的原理和步骤：
CatBoost的原理
- 类别型特征处理：CatBoost直接处理类别型特征，而不需要进行复杂的预处理。它采用了对类别特征的目标编码，并通过平均值进行平滑处理，避免过拟合。
- 顺序建树：CatBoost采用顺序建树算法，避免了传统GBDT中信息泄漏的问题。顺序建树确保每棵树在构建时只能看到前面树的预测结果，而不会看到当前树的预测结果。
- 对称树结构：CatBoost使用对称树结构，即每棵树的所有节点都按照相同的特征和阈值进行分裂。这种结构使得预测速度更快，并且模型对噪声更鲁棒。
- 动态学习率：CatBoost采用动态学习率，根据迭代次数动态调整学习率，以加速收敛。
- 排序学习（Ordered Target Statistics, OTS）：对类别型特征的每个类别赋予一个唯一的顺序，根据目标值对类别进行排序。这样在构建决策树时，不仅考虑类别间的区分度，还考虑类别内部的排序信息，有效防止过拟合。
- 目标导向的编码（Target-Aware Encoding, TAE）：根据目标值动态生成类别型特征的编码，使得编码更能反映类别与目标值之间的关系，提升模型的预测性能。
- 缺失值处理：CatBoost在构建决策树时，将缺失值视为一个独立的类别，并在每次分割时计算其增益，使得模型能够直接处理缺失值，无需进行预填充或删除操作。
- 并行学习与分布式训练：支持数据并行、特征并行和投票并行，有效利用多核CPU或分布式环境，大幅提升训练速度。
教程
本文旨在通过R语言实现CatBoost，总共包含：
- 下载数据
- 加载R包
- 导入数据
- 数据预处理
- 数据描述
- 数据切割
- 设置数据对象
- 调节参数
- 训练模型
- 预测测试数据
- 评估模型
- 特征的重要性
- 模型SHAP值解释
- 保存模型
- 总结
- 系统信息
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R语言机器学习算法实战系列（十四）: CatBoost分类算法+SHAP值 (categorical data gradient boosting)
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