🏠 Accueil
基準測試
📊 Tous les Benchmarks 🦖 Dinosaure v1 🦖 Dinosaure v2 ✅ To-Do List Apps 🎨 Pages Libres 🎯 FSACB - Showcase 🌍 Traduction
Modèles
🏆 Top 10 Modèles 🆓 Modèles Gratuits 📋 Tous les Modèles ⚙️ Modes Kilo Code
Ressources
💬 Prompts IA 📖 人工智能詞彙表 🔗 Liens Utiles

AI 詞彙表

人工智能完整詞典

200
類別
2,608
子類別
30,011
術語
📖
術語

Encodage Target-wise

Technique d'encodage des variables catégorielles utilisant les statistiques de la variable cible pour créer des représentations numériques informatives.

📖
術語

Boosting Ordonné

Stratégie d'entraînement séquentiel où les observations sont ordonnées temporellement pour éviter le data leakage dans l'encodage des variables catégorielles.

📖
術語

Symmetric Trees

Structure d'arbres de décision où chaque niveau utilise la même condition de division pour tous les nœuds, optimisant les prédictions et réduisant le surapprentissage.

📖
術語

Ordered Target Encoding

Méthode d'encodage qui calcule les statistiques de la variable cible uniquement sur les observations précédentes dans l'ordre d'entraînement.

📖
術語

CatBoost Encoder

Encodeur intégré qui transforme automatiquement les variables catégorielles en features numériques en utilisant des statistiques de la cible avec régularisation.

📖
術語

Overfitting Detector

Mécanisme intégré qui surveille les performances sur un jeu de validation et arrête l'entraînement lorsque le surapprentissage est détecté.

📖
術語

Border Count

Paramètre contrôlant le nombre de points de分割 utilisés pour discrétiser les variables numériques en features catégorielles binaires.

📖
術語

Categorical Features Declaration

Processus de spécification des colonnes catégorielles dans le dataset, permettant à CatBoost d'appliquer automatiquement les traitements appropriés.

📖
術語

Model Shrinkage

Méthode de régularisation qui réduit l'impact des arbres individuels en appliquant un facteur de pondération pour prévenir le surapprentissage.

📖
術語

Prediction Type Change

Capacité de CatBoost à modifier dynamiquement le type de prédiction (probabilités ou classes) pendant l'entraînement pour optimiser les métriques.

📖
術語

Feature Combinations

Génération automatique de nouvelles features par combinaison de variables catégorielles, améliorant la capacité du modèle à capturer les interactions.

📖
術語

Monotonic Constraints

Restrictions imposées sur les features pour garantir que les prédictions du modèle respectent des relations monotones avec certaines variables.

📖
術語

CatBoost Pool

Structure de données optimisée contenant les features, labels, et métadonnées spécifiques pour un entraînement efficace avec CatBoost.

🔍

搵唔到結果