catboost原理

### CatBoost 工作原理

CatBoost 是一种基于梯度提升决策树的机器学习算法，其核心在于通过一系列弱分类器（通常是决策树）逐步构建强分类器。每棵树都试图纠正前一棵树的错误，从而不断提高整体预测精度[^1]。

#### 处理类别型特征

对于类别型特征，CatBoost 提出了两种创新性的编码方式：

- **有序目标编码**：利用历史信息对类别值进行加权平均转换为数值表示。

- **组合特征**：自动发现并创建新的交互特征，增强模型表达力的同时减少人工调参工作量[^4]。

这些方法有效解决了传统GBDT难以高效处理离散变量的问题，在保持高准确率的前提下简化了预处理流程。

#### 防止过拟合与数据泄漏

为了避免因过多依赖训练样本而导致泛化能力下降，CatBoost 设计了几项机制来抑制过拟合现象的发生：

- 使用更复杂的正则化手段；
- 改进了叶子分裂准则；
- 对于含有时间顺序特性的数据集采取特殊措施防止未来信息提前泄露影响当前预测结果。

#### 模型训练过程概述

在每次迭代过程中，CatBoost会执行如下操作：

1. 计算残差作为新树的目标函数输入；
2. 构建最优分割方案形成单棵回归/分类树；
3. 更新现有模型参数以最小化损失函数值；
4. 重复上述步骤直到满足终止条件或达到最大轮数限制[^3]。

from catboost import CatBoostClassifier, Pool

# 初始化分类器对象
model = CatBoostClassifier(iterations=500,
                           learning_rate=0.1,
                           depth=6)

# 准备训练测试数据池
train_pool = Pool(data=X_train,
                  label=y_train,
                  cat_features=categorical_features_indices)

test_pool = Pool(data=X_test,
                 label=y_test,
                 cat_features=categorical_features_indices)

# 开始训练
model.fit(train_pool,
          eval_set=test_pool,
          verbose=False)

# 输出重要性最高的几个特征名称
print(model.get_feature_importance(prettified=True))