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

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. sky.pro