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人工智能完整词典

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Ordered Boosting

Variante du gradient boosting utilisant une stratégie d'entraînement ordonnée pour réduire le biais de target encoding et améliorer la généralisation.

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Greedy Target Statistics

Méthode de calcul des statistiques cibles pour les variables catégorielles en utilisant une approche gloutonne pour minimiser le biais.

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CTR Calculation

Processus de calcul des taux de clics ou statistiques similaires pour encoder les variables catégorielles de manière efficace dans CatBoost.

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Ordered Target Statistics

Variante des statistiques cibles utilisant un ordre temporel pour calculer les encodages, évitant les fuites de données dans le temps.

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Prediction Type

Paramètre définissant le mode de prédiction dans CatBoost : probabilités, valeurs brutes, ou classes pour les problèmes de classification.

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CTR Border Count

Paramètre contrôlant le nombre de divisions pour les caractéristiques catégorielles lors du calcul des statistiques cibles.

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Monotone Constraints

Restrictions imposant une relation monotone entre certaines caractéristiques et la prédiction, garantissant la cohérence du modèle.

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Bagging Temperature

Paramètre contrôlant l'intensité du bagging dans CatBoost, influençant la diversité des sous-ensembles d'entraînement.

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Prior Estimation

Méthode d'estimation des statistiques a priori pour les catégories rares, évitant les valeurs extrêmes dans le target encoding.

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Model Size Regulation

Technique de contrôle automatique de la complexité du modèle pour équilibrer performance et taille, optimisant le déploiement.

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