Как CatBoost борется с проблемой смещения прогнозирования?

CatBoost борется с проблемой смещения прогнозирования с помощью концепции «инвариантных прогнозов» (prediction shift). sky.pro Этот подход позволяет избежать смещения при обработке категориальных признаков. sky.pro

Некоторые другие методы, которые использует CatBoost для решения проблемы смещения:

• Последовательное построение деревьев решений. sky.pro Каждое новое дерево компенсирует ошибки предыдущих, минимизируя выбранную функцию потерь. sky.pro
• Использование упорядоченного бустинга (Ordered Boosting). sky.pro Это подход, при котором градиенты вычисляются на основе модели, обученной только на предыдущих наблюдениях в случайной перестановке данных. sky.pro
• Применение метода случайных перестановок. practicum.yandex.ru Это помогает улучшить обобщающую способность модели и бороться с переобучением. practicum.yandex.ru
• Использование нескольких методов для предотвращения переобучения, включая мощную регуляцию и усреднение. practicum.yandex.ru