Как обучается классификатор CatBoost? Разберём вывод функции потерь, градиентов и гессианов, выбор сплитов и расчёт ответов листьев. Затем шаг за шагом воспроизведём вычисления в Excel и учебной реализации на Python. Учебный материал рассчитан на читателей, знакомых с основами градиентного бустинга. Здесь разберём шаг за шагом процесс обучения классификатора CatBoost. Я расскажу вам о функции потерь, градиентах и гессианах, рассмотрим выбор сплитов и расчёт ответов листьев. Введение В CatBoost используется алгоритм градиентного бустинга, который основан на методах boosting...