2018/12 썸네일형 리스트형 Catboost 1. Introdunction Gradient boosting은 weak learner를 loss function상에서 gradient descent라는 최적화 기법으로 기울기가 가장 큰 (greedy procedure) 방향으로 sub tree들을 반복적으로 추가하여 결합하는 방법으로 성능을 향상시키는 boosting 기법의 중 하나이다. catboost가 다른 gbm 알고리즘보다 좋은 성능을 낼 수 있는 것은 ordering-principle의 개념을 대입하여 기존의 data-leakage로 인한 prediction-shift 에 대한 문제 그리고 high cardinality를 가진 category 변수에 대한 전처리 문제를 해결했다. 첫번째 장점은 범주형변수처리 방법의 개선으로 인한 학습시간 단축.. 더보기 이전 1 다음