catboost回归模型流程图

### CatBoost 回归模型架构解析

CatBoost 是一种基于决策树的梯度提升框架，具有处理分类特征的优势。对于回归任务而言，CatBoost 的工作流程可以分为几个关键阶段。

#### 数据预处理
在构建任何机器学习模型之前，数据预处理是一个重要的环节。针对类别型变量，CatBoost 提供了多种编码方式来转换这些特征到数值形式以便于后续计算[^1]。

#### 特征组合与分裂选择
为了提高预测性能并减少过拟合风险，在每棵树生长过程中会尝试不同的特征组合来进行节点分割。特别地，当涉及到类别特征时，CatBoost 能够自动发现最佳的一维边界以及多维边界的交互作用。

#### 梯度提升机制
CatBoost 支持两种主要的工作模式——普通模式和平滑有序模式(Permutation-based Ordered Boosting)，其中后者通过引入随机排列顺序来降低目标泄漏的风险，并且有助于更稳定地估计梯度方向。

graph TD;
    A[开始] --> B{初始化参数};
    B --> C[加载训练集];
    C --> D[设置初始预测值];
    D --> E{循环直到满足停止条件};
    E --> F[选取当前迭代的最佳弱分类器/回归器];
    F --> G[更新加权实例权重];
    G --> H[调整累积函数F(x)];
    H --> I{是否达到最大轮数或误差阈值?};
    I -->|否| J[返回E继续下一轮];
    I -->|是| K[结束输出最终模型];

此图展示了典型的梯度提升过程，适用于包括CatBoost在内的许多GBDT类算法。具体到CatBoost，则会在上述基础上加入特有的技术如平滑有序增强等特性以优化表现效果。