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| 节点状态 |  /  Win10及以上可用在V1.0部署
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|---|---|
CatBoost  | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | CatBoost |
| 功能主类别 | 机器学习 |
| 英文缩写 | CatBoost |
| 功能亚类别 | 分类训练器 |
| 节点类型 | 数据挖掘 |
| 开发语言 | Python |
| 节点简介 | |
CatBoost是一种基于梯度提升树的机器学习算法，由Yandex开发。它专门用于处理分类问题，并具有许多独特的特性和优势。 CatBoost旨在提供高性能、可扩展且易于使用的机器学习解决方案。 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 2个 |
| Output-出口 | 3个 |
| Loop-支持循环 | 否 |
| If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
| 输入输出 | |
| 相关节点 | |
| 上一节点 | XGBoost |
| 下一节点 | Logistic分类器 |
算法概述
AdaBoost是Adaptive Boosting的缩写，是Yoav Freund和Robert Schapire于1995年制定的一种统计分类元算法[1]，他们的工作获得了2003年哥德尔奖。它可以与许多其他类型的学习算法结合使用，以提高性能。其他学习算法（“基础估计器”）的输出被组合成表示增强分类器的最终输出的加权和。通常，AdaBoost是用于二进制分类的，尽管它可以推广到多个类上的有界区间。AdaBoost首先在原始数据集上拟合分类模型，然后在同一数据集上匹配分类模型的附加副本，但其中调整了错误分类实例的权重，使后续分类器更多地关注被错误分类的情况。[2]
示例代码-CatBoost分类节点
该节点使用Python编写，调用catboost包[3]。以下为示例代码：
from catboost import CatBoostClassifier
model = CatBoostClassifier(
iterations=15,
verbose=3
)
model.fit(
X_train, y_train,
cat_features=cat_features,
eval_set=(X_validation, y_validation),
)
如果想使用完全代码请参考：https://github.com/catboost/tutorials/blob/master/python_tutorial_with_tasks.ipynb。 拟合后，模型可以用于预测样本的类别，可以在通用预测模块实现内外部测试集的预测。
节点使用指南
- 最适用的场景：决策树可用于解决分类问题，其中目标是将数据分为不同的类别或预测数据的类别。
- 处理的数据类型：结局变量为二分类，特征变量大多数为连续型的变量。
变量配置
- 选择特征变量：作为特征进行学习的变量（X），多选。
- 选择目标变量：作为结局的二分类变量（y），单选。
参数配置
- 设置随机数：控制模型的随机性。
- 基础估计器选择：构建增强整体的基本估计器。默认基本估计器用决策树分类估计器，初始化最大深度为1。
- 决策树，
- 支持向量机。
- 估计器数量：默认为100。
- Boosting算法选择：SAMME.R 算法通常比 SAMME 收敛得更快，从而通过更少的提升迭代实现更低的测试误差。
- SAMME：离散增强算法。
- SAMME.R：真实增强算法。
- 学习率：在每次迭代时应用于每个分类器的权重。较高的学习率会增加每个分类器的贡献。
注意事项
参考文献
- ↑ Freund, Yoav; Schapire, Robert E. (1995). A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. pp. 23–37. doi:10.1007/3-540-59119-2_166. ISBN 978-3-540-59119-1.
- ↑ Hastie, Trevor; Rosset, Saharon; Zhu, Ji; Zou, Hui (2009). "Multi-class AdaBoost". Statistics and Its Interface. 2 (3): 349–360.
- ↑ Hancock, John T.; Khoshgoftaar, Taghi M. (2020). "CatBoost for big data: an interdisciplinary review." Journal of big data 7(1): 1-45.
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