lbgm1 CatBoost란? [오늘의 공부]오늘은 Gradient Boosting 중 범주형 변수가 많을 때 많이 사용하는 CatBoost에 대해 공부해보고자 한다. ▶ CatBoost란Categorical Boosting의 약자로 2017년 4월에 배포되었고, 특정 회사에서 개발한 모델로 기업이 운영하여 사이트가 잘 되어 있음. gbm의 2가지 큰 문제점을 보완하기 위해 개발함. 1) Prediction Shifttrain 데이터에 대한 조건부 확률과 test 데이터에 대한 조건부 확률이 달라 오버피팅이 발생한다는 것임. 2) Target Leakage어떤 객체의 타겟 변수가 해당하는 객체의 피처 벨류를 계산하는데 사용되므로써 오버피팅이 발생할 수 있다는 것임.간단하게 말하면 정답 값(y)가 피처 벨류를 계산하는데 사용된다는 말.. 2025. 1. 8. 이전 1 다음
