禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!

image.png

1. R语言机器学习算法实战系列（一）XGBoost算法+SHAP值（eXtreme Gradient Boosting）
2. R语言机器学习算法实战系列（二） SVM算法+重要性得分（Support Vector Machine）
3. R语言机器学习算法实战系列（三）lightGBM算法+SHAP值（Light Gradient Boosting Machine）
4. R语言机器学习算法实战系列（四）随机森林算法+SHAP值 (Random Forest)
5. R语言机器学习算法实战系列（五）GBM算法+SHAP值 (Gradient Boosting Machines)
6. R语言机器学习算法实战系列（六）K-邻近算法 (K-Nearest Neighbors)
7. R语言机器学习算法实战系列（七）朴素贝叶斯分类算法 (Naïve Bayes Classifier)
8. R语言机器学习算法实战系列（八）逻辑回归算法 (logistic regression)
9. R语言机器学习算法实战系列（九）决策树分类算法 (Decision Trees Classifier)
10. R语言机器学习算法实战系列（十）自适应提升分类算法 (Adaptive Boosting)
11. R语言机器学习算法实战系列（十一）MLP分类算法 (Multi-Layer Perceptrons)
12. R语言机器学习算法实战系列（十二）线性判别分析分类算法 (Linear Discriminant Analysis)
13. R语言机器学习算法实战系列（十三）随机森林生存分析构建预后模型 (Random Survival Forest)
14. R语言机器学习算法实战系列（十四）: CatBoost分类算法+SHAP值 (categorical data gradient boosting)
15. R语言机器学习算法实战系列（十五）随机森林生存预后模型+SHAP值 (Random Survival Forest + SHAP)
16. R语言机器学习算法实战系列（十六）随机森林算法回归模型+SHAP值（Random Forest Regression + SHAP）
17. R语言机器学习算法实战系列（十七）特征选择之弹性网络回归算法（Elastic Net Regression）
18. R语言机器学习算法实战系列（十八）特征选择之LASSO算法（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）
19. R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）
20. R语言机器学习算法实战系列（二十）特征选择之Boruta算法

机器学习论文

1. R语言机器学习论文（一）：研究背景
2. R语言机器学习论文（二）：数据准备
3. R语言机器学习论文（三）：特征提取
4. R语言机器学习论文（四）：模型构建
5. R语言机器学习论文（五）：解释模型
6. R语言机器学习论文（六）：总结

介绍

CatBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的集成模型，它在传统GBDT的基础上引入了一系列关键技术创新，以提升处理类别型特征和缺失值的能力，以及整体模型性能。以下是CatBoost的原理和步骤：

CatBoost的原理

1. 类别型特征处理：CatBoost直接处理类别型特征，而不需要进行复杂的预处理。它采用了对类别特征的目标编码，并通过平均值进行平滑处理，避免过拟合。
2. 顺序建树：CatBoost采用顺序建树算法，避免了传统GBDT中信息泄漏的问题。顺序建树确保每棵树在构建时只能看到前面树的预测结果，而不会看到当前树的预测结果。
3. 对称树结构：CatBoost使用对称树结构，即每棵树的所有节点都按照相同的特征和阈值进行分裂。这种结构使得预测速度更快，并且模型对噪声更鲁棒。
4. 动态学习率：CatBoost采用动态学习率，根据迭代次数动态调整学习率，以加速收敛。
5. 排序学习（Ordered Target Statistics, OTS）：对类别型特征的每个类别赋予一个唯一的顺序，根据目标值对类别进行排序。这样在构建决策树时，不仅考虑类别间的区分度，还考虑类别内部的排序信息，有效防止过拟合。
6. 目标导向的编码（Target-Aware Encoding, TAE）：根据目标值动态生成类别型特征的编码，使得编码更能反映类别与目标值之间的关系，提升模型的预测性能。
7. 缺失值处理：CatBoost在构建决策树时，将缺失值视为一个独立的类别，并在每次分割时计算其增益，使得模型能够直接处理缺失值，无需进行预填充或删除操作。
8. 并行学习与分布式训练：支持数据并行、特征并行和投票并行，有效利用多核CPU或分布式环境，大幅提升训练速度。

教程

本文旨在通过R语言实现CatBoost，总共包含：

1. 下载数据
2. 加载R包
3. 导入数据
4. 数据预处理
5. 数据描述
6. 数据切割
7. 设置数据对象
8. 调节参数
9. 训练模型
10. 预测测试数据
11. 评估模型
12. 特征的重要性
13. 模型SHAP值解释
14. 保存模型
15. 总结
16. 系统信息

更多内容请前往

R语言机器学习算法实战系列（十四）: CatBoost分类算法+SHAP值 (categorical data gradient boosting)

image.png