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基于Catboost的铁路交通数据分析及列车延误预测系统的设计与实现【全国城市可选、欠采样技术】近年来，随着国家“交通强国”战略的持续推进，铁路作为中国综合交通运输体系的重要组成部分，其基础设施建设和智能化水平不断提升。河南省，作为我国中部的重要枢纽区域，其地理位置得天独厚，是“米”字形高速铁路网络的核心交汇地，承担着连接东南西北的重要职能。郑州、洛阳、新乡等城市不仅是全国铁路骨干线路的交汇点，也是中欧班列、京广、郑西、郑徐等多条高铁的重要节点。

CatBoost算法原理及Python实现CatBoost 是在传统GBDT基础上改进和优化的一种算法，由俄罗斯 Yandex 公司开发，于2017 年开源，在处理类别型特征和防止过拟合方面有独特优势。

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机器学习——CatBoost、目标变量统计、排序提升算法CatBoost(Categorical+Boosting)是专门用于处理类别特征的Boosting框架

【机器学习chp9】集成学习误差的偏差-方差分解，具体如下：公式：公式分析：对于个独立同分布的学习器：Scikit-Learn 提供了两种实现 Bagging 的方法：

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CatBoost 中对分类特征进行目标变量统计编码公式解析公式 14-2 是 CatBoost 中对分类特征进行目标变量统计编码的一种改进版本，加入了平滑项，用于处理稀疏数据和类别样本不足的情况。下面是对公式的详细解释：

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万字总结CatBoost原理、核心参数以及调优思路（上篇）CatBoost，全称Categorical Boosting，是由俄罗斯搜索引擎公司Yandex开发的一种高效的梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees, GBDT）算法（与XGBoost一样，也是拟合二阶泰勒展开）。CatBoost于2018年由Liudmila Prokhorenkova, Gleb Gusev, Aleksandr Vorobev, Anna Veronika Dorogush和Andrey Gulin通过论文形式正式发布，一经推出便引起了机

如何在Sklearn Pipeline中运行CatBoostCatBoost的一大特点是可以很好的处理类别特征（Categorical Features）。当我们将其结合到Sklearn的Pipeline中时，会发生如下报错：

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【MATLAB第86期】基于matlab的Catboost多输入单输出分类预测模型 catboost-1.1.1版本windows10 matlab2020a catboost版本：catboost-1.1.1 往期：【MATLAB第20期】基于matlab的Catboost多输入单输出回归预测模型 catboost-1.1.1版本