Как CatBoost помогает в решении проблемы переобучения?

CatBoost помогает решить проблему переобучения благодаря нескольким механизмам:

• Автоматический отбор признаков. habr.com CatBoost оценивает важность признаков для модели, что позволяет сосредотачиваться на наиболее информативных признаках и уменьшать шум от менее значимых. habr.com Например, если в задаче прогнозирования цены дома признак «цвет двери» оказывается малозначимым, CatBoost может исключить его из модели. habr.com
• Упорядоченный бустинг. www.ultralytics.com www.mql5.com При таком подходе кодирование каждого объекта данных опирается только на информацию, полученную из предыдущих объектов. www.mql5.com Это помогает избежать потери данных и переобучения. www.mql5.com
• Симметричные деревья. www.ultralytics.com www.mql5.com CatBoost строит сбалансированные деревья, что обеспечивает быстрое вычисление модели и помогает контролировать её сложность, дополнительно защищая от переобучения. www.ultralytics.com
• Метод случайных перестановок данных. practicum.yandex.ru CatBoost применяет этот метод для борьбы с переобучением, что помогает улучшить обобщающую способность модели. practicum.yandex.ru
• Поддержка ранней остановки обучения. pro-seo.expert www.mql5.com Если в течение указанного числа итераций не будет улучшения точности модели, обучение останавливается. www.mql5.com Это помогает снизить риск переобучения и может существенно сократить время обучения. www.mql5.com