Каковы наиболее распространенные ошибки при использовании CatBoost в больших наборах данных?

Некоторые распространённые ошибки при использовании CatBoost в больших наборах данных:

• Игнорирование обработки категориальных признаков. 1 Категориальные данные могут обрабатываться как числовые, а не с помощью встроенной функции CatBoost. 1
• Переобучение из-за слишком большого количества итераций. 1 Для предотвращения этого рекомендуется использовать раннюю остановку обучения, чтобы останавливать процесс, когда производительность на наборе для проверки перестаёт улучшаться. 1
• Игнорирование несбалансированных классов. 14 Это может привести к тому, что модель будет благоприятствовать классу большинства, а не классу меньшинства. 4 Для обработки несбалансированных наборов данных можно использовать параметр class_weights или методы выборки, такие как SMOTE или RandomUnderSampler. 4
• Неправильная настройка скорости обучения. 1 Слишком высокая скорость обучения может привести к нестабильным моделям, а слишком низкая — к медленной сходимости. 1

Для оптимизации работы CatBoost в больших наборах данных рекомендуется использовать смешанный подход: начать с экспертных знаний, выполнить предварительный поиск по важным параметрам, использовать найденные значения в качестве опорных точек для более тонкого поиска и применить продвинутые методы оптимизации. 3