R语言机器学习算法实战系列(十四): CatBoost分类算法+SHAP值 (categorical data gradient boosting)

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文章目录

    • 介绍
      • CatBoost的原理
      • CatBoost的步骤
      • 教程
    • 下载数据
    • 加载R包
    • 导入数据
    • 数据预处理
    • 数据描述
    • 数据切割
    • 设置数据对象
    • 调节参数
    • 训练模型
    • 预测测试数据
    • 评估模型
      • 模型准确性
      • 混淆矩阵
      • 模型评估指标
      • ROC Curve
      • PRC Curve
    • 特征的重要性
    • 模型解释
    • 保存模型
    • 总结
      • 优点
      • 缺点
    • 系统信息

介绍

CatBoost是一种基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree)的集成模型,它在传统GBDT的基础上引入了一系列关键技术创新,以提升处理类别型特征和缺失值的能力,以及整体模型性能。以下是CatBoost的原理和步骤:

CatBoost的原理

  1. 类别型特征处理:CatBoost直接处理类别型特征,而不需要进行复杂的预处理。它采用了对类别特征的目标编码,并通过平均值进行平滑处理,避免过拟合。
  2. 顺序建树:CatBoost采用顺序建树算法,避免了传统GBDT中信息泄漏的问题。顺序建树确保每棵树在构建时只能看到前面树的预测结果,而不会看到当前树的预测结果。
  3. 对称树结构:CatBoost使用对称树结构,即每棵树的所有节点都按照相同的特征和

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