CatBoost
数据分享|python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34434 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Shilin Chen 离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理，提升组织职员的心理健康，从而更有利于企业未来的发展。 解决方案 任务/目标 采用分类这一方法构 ......
使用CatBoost和SHAP进行多分类完整代码示例
CatBoost是顶尖的机器学习模型之一。凭借其梯度增强技术以及内置函数，可以在不做太多工作的情况下生成一些非常好的模型。SHAP (SHapley Additive exPlanation)是旨在解释具有独特视觉效果和性能价值的机器学习模型的输出。CatBoost和SHAP结合在一起构成了一个强大 ......
深度学习中的元学习与CatBoost的应用
[toc] 《深度学习中的元学习与 CatBoost 的应用》 1. 引言 1.1. 背景介绍 在深度学习这个领域，模型规模越来越庞大，训练时间也越来越长。为了提高模型的训练效率，研究人员提出了许多方法，其中包括迁移学习。迁移学习是指将在一个任务上训练好的模型，迁移到另一个相似的任务上，从而提高模型 ......
CatBoost的分布式训练与调优：解决大规模数据集问题
[toc] 《CatBoost 的分布式训练与调优：解决大规模数据集问题》 引言 随着深度学习的兴起，大规模数据集的存储和处理成为一个重要的技术挑战。由于数据集的规模巨大，传统的分布式训练方法已经无法满足大规模数据集的训练需求。为此，CatBoost 提出了一种高效的分布式训练框架，用于解决大规模数 ......
数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（上篇）[xgboots/lightgbm/Catboost等模型]--模型融合：stacking、blending
数据挖掘实践（金融风控）：金融风控之贷款违约预测挑战赛（上篇）[xgboots/lightgbm/Catboost等模型]--模型融合：stacking、blending ......