catboost主要超参数

CatBoost是一种梯度提升框架，具有许多超参数可以调整。以下是CatBoost的一些主要超参数：

1. learning_rate：学习率，控制每次迭代中使用的步长大小。

2. depth：决策树的深度，控制模型的复杂度。

3. iterations：迭代次数，控制模型训练的轮数。

4. l2_leaf_reg：L2正则化的强度，控制模型在训练时的泛化能力。

5. random_strength：每个树节点的随机性强度，控制模型的随机性。

6. border_count：特征值离散化的数量，控制模型的精度和速度。

7. bagging_temperature：控制随机样本选择的温度，用于增加模型的鲁棒性。

8. task_type：任务类型，包括分类、回归和排名等。

9. loss_function：损失函数，包括Logloss、CrossEntropy和RMSE等。

10. eval_metric：评估指标，用于衡量模型的性能。

这些超参数的设置需要根据具体问题进行调整。