1樓：鍵盤上豬
這個CatBoost 裡面對mean encoding 改動的時候，這種改的方式，會導致特徵下編碼之後，反而類別更多了，同乙個類別值被編碼為不同的值。 這種方式感覺有點不靠譜， 本來這裡的overfitting指的就是低頻次特徵，特徵的值含有label的資訊明顯， 還不如在低頻次的時候，就直接不做target了做one-hot 或者其他編碼不是更好？
2樓：南國玫瑰
catboost 處理特徵為分類的神器，你用ligtbgm或者xgboost在處理具有大量分類特徵的時候，獨熱編碼不好用，因為你乙個特徵就有上千個分類，每個都獨熱，效果特別差，好的方法是每個分類用均值編碼，這種容易過擬合，catboost 設計了一種演算法驗證改進，避免了過擬合。因此處理分類資料應該比lightgbm 和xgboost 強很多，我觀察在處理分類資料中一般會有很大提公升(未調參)。
3樓：
個人愚見，kaggle打比賽，特徵工程才是最重要的，模型演算法頂多那麼零點零幾分的差距，並且和資料本身的特性關係更大。
catboost貌似就是為了懟xgboost而發明的，能提公升那麼一點排名純屬正常，實際工程應用在下目前還沒發現有什麼特別大的優勢，如果題主發現請告訴我，嘻嘻
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