catboost流程

### CatBoost 的工作流程与使用步骤

#### 一、数据预处理阶段
在应用CatBoost之前，需准备输入数据。对于含有类别型特征的数据集，无需将其转换为独热编码形式；相反，可以直接提供原始字符串或整数表示的类别值给CatBoost[^4]。

#### 二、模型初始化配置
设置必要的超参数以定义CatBoost的行为模式。这包括但不限于迭代次数（即弱学习器的数量）、学习率、最大树深等基本参数设定。此外，针对特定应用场景还可以调整有关如何处理缺失值、类别特征编码方式等方面更细致化的选项[^3]。

#### 三、训练过程概述
1. **构建决策树**
- CatBoost采用对称树结构作为基础组件，这意味着每层上的分裂条件相同，从而简化了计算复杂度并提高了效率。
- 特征离散化至有限区间内，以便于快速查找最优切分点的同时降低内存消耗。

2. **梯度提升机制**
- 利用顺序增强(Ordered Boosting)策略，在每次新增一棵新树时考虑先前所有样本的信息加权平均效果，而非简单重复利用同一份未经修改的历史记录。
- 这种做法有助于缓解过拟合现象的发生几率，并使得最终得到的结果更加鲁棒可靠[^5]。

3. **目标编码(Target Encoding)**
- 针对每一维类别属性单独实施基于目标变量均值替换的操作——即将原类别标签映射成对应类别的响应值期望估计量。
- 同时采取措施防止泄露测试集中未见过的新类别项影响到已有的统计规律性描述。

#### 四、评估与优化环节
完成一轮完整的训练周期之后，应当借助验证集合衡量当前版本下算法的表现水平。如果发现存在欠拟合或者过拟合迹象，则可以尝试微调某些关键性的调节因子直至达到满意为止。值得注意的是，由于CatBoost内置了许多自动化程度较高的辅助工具，因此实际操作起来相对简便许多。

from catboost import CatBoostClassifier, Pool

# 准备训练和验证数据池
train_data = Pool(data=X_train,
                  label=y_train,
                  cat_features=categorical_feature_indices)

validate_data = Pool(data=X_validate,
                    label=y_validate,
                    cat_features=categorical_feature_indices)

model = CatBoostClassifier(iterations=500,
                           learning_rate=0.1,
                           depth=6,
                           loss_function='Logloss',
                           eval_metric='AUC')

# 训练模型
model.fit(train_data, eval_set=validate_data, verbose=False)

# 输出重要特征得分
print(model.get_feature_importance(prettified=True))