Why CatBoost Works So Well: The Engineering Behind the Magic
catboost在梯度提升方面直接应对长期存在的挑战来脱颖而出 - 如何有效处理分类变量而不会导致目标泄漏。通过引入创新的技术，例如有序的目标统计和有序的提升，并利用遗忘树的结构，Catboost有效地平衡了稳健性和准确性。这些方法可确保每个预测仅使用过去的数据，以防止泄漏，并导致模型既快速又可靠地对现实世界任务。
Enhancing Reserve Component Integration: Solutions for Effective Partnership in the First Army
前言。在使用储备金组件（RC）训练支持营有效地面临着武器训练旅（CATB）的联合训练旅（CATB）。
First Army CATB Coverage of a Division CPX
主题：联合武器训练旅（CATB）的最佳实践CPX III目的：概述学习和最佳实践...
Build a Decision Tree in Polars from Scratch
决策树算法一直让我着迷。它们易于实现，并且在各种分类和回归任务中取得了良好的效果。结合 boosting，决策树在许多应用中仍然是最先进的。直到今天，sklearn、lightgbm、xgboost 和 catboost 等框架都做得非常好。然而，在过去的几个月里，[…]The post Build a Decision Tree in Polars from Scratch 最先出现在 Towards Data Science 上。
快速启动和运行的概述，避免混淆照片由 Pao Dayag 在 Unsplash 上拍摄我们时不时都会考虑是否要尝试新的工具或尝试一个包，而这其中存在一些风险。如果该工具无法满足我的需求，或者需要几天时间才能运行，或者需要我没有的复杂知识，该怎么办？今天，我将分享我自己使用 PyTorch Tabular 启动和运行模型的经验的简单回顾，并提供代码示例，这些示例应该可以帮助其他考虑使用它的用户以最少的麻烦快速上手。这个项目始于一个相当高维的 CatBoost 模型，这是一个具有多类分类结果的监督学习用例。数据集有大约 30 个高度不平衡的类，我将在以后的文章中更详细地描述它们。我想尝试将神经网络
189th CATB Legal NCO’s Son Assists Army Recruiting Goals
华盛顿州刘易斯-麦科德联合基地 - 几十年来，陆军的家乡招募助理计划 (HRAP) 一直被认为对于招募士兵至关重要......
Яндекс выложил в открытый доступ новую библиотеку машинного обучения (+видео)
Yandex 开发了一种新的机器学习方法 CatBoost。它允许您有效地在异构数据上训练模型，例如用户位置、交易历史记录和设备类型。 CatBoost 机器学习库是公开可用的，任何人都可以使用。
