catboost原理介绍，与lightgbm和xgboost比较优劣？
关注者
129被浏览
120,208登录后你可以
不限量看优质回答私信答主深度交流精彩内容一键收藏
多样化模型的ensemble可以非常有效的提升泛化能力，很多Kaggle比赛中会把Catboost+LightGBM+XGBoost分别建模再ensemble，有非常好的表现。强烈推荐一个国产开源工具HyperGBM，自动对三个模型做超参数优化然后Ensemble，而且包括前面的数据预处理和特征变化，就是所谓的全Pipeline优化，比如连续型的特征如何做缺失值填充、如何做归一化，类别型的怎么做encoding，前面的数据管道不同后面模型的超参数也需要有相应的变化。