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CatBoost 分类器，一种使用决策树梯度提升的分类器。CatBoost 是一个开源库，原生支持类别特征。

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类摘要#

CatBoostClassifier

CatBoost 分类器，一种使用决策树梯度提升的分类器。CatBoost 是一个开源库，原生支持类别特征。

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class evalml.pipelines.components.estimators.classifiers.catboost_classifier.CatBoostClassifier(n_estimators=10, eta=0.03, max_depth=6, bootstrap_type=None, silent=True, allow_writing_files=False, random_seed=0, n_jobs=-1, **kwargs)[source]#

CatBoost 分类器，一种使用决策树梯度提升的分类器。CatBoost 是一个开源库，原生支持类别特征。

欲了解更多信息，请访问 https://catboost.ai/

参数

n_estimators (float) – 要构建的最大树数量。默认为 10。
eta (float) – 学习率。默认为 0.03。
max_depth (int) – 基学习器的最大树深度。默认为 6。
bootstrap_type (string) – 定义采样对象权重的方法。可用方法为 ‘Bayesian’、‘Bernoulli’、‘MVS’。默认为 None。
silent (boolean) – 是否使用“静默”日志模式。默认为 True。
allow_writing_files (boolean) – 训练时是否允许写入快照文件。默认为 False。
n_jobs (int or None) – 并行运行的作业数量。-1 表示使用所有进程。默认为 -1。
random_seed (int) – 随机数生成器的种子。默认为 0。

属性

hyperparameter_ranges	{ “n_estimators”: Integer(4, 100), “eta”: Real(0.000001, 1), “max_depth”: Integer(4, 10),}
model_family	ModelFamily.CATBOOST
modifies_features	True
modifies_target	False
name	CatBoost 分类器
supported_problem_types	[ ProblemTypes.BINARY, ProblemTypes.MULTICLASS, ProblemTypes.TIME_SERIES_BINARY, ProblemTypes.TIME_SERIES_MULTICLASS,]
training_only	False

方法

`clone`	使用相同的参数和随机状态构造一个新的组件。
`default_parameters`	返回此组件的默认参数。
`describe`	描述一个组件及其参数。
`feature_importance`	拟合的 CatBoost 分类器的特征重要性。
`fit`	将 CatBoost 分类器组件拟合到数据。
`get_prediction_intervals`	使用拟合的回归器查找预测区间。
`load`	从文件路径加载组件。
`needs_fitting`	返回布尔值，确定组件在调用 predict、predict_proba、transform 或 feature_importances 之前是否需要拟合。
`parameters`	返回用于初始化组件的参数。
`predict`	使用拟合的 CatBoost 分类器进行预测。
`predict_proba`	使用拟合的 CatBoost 分类器进行概率预测。
`save`	将组件保存到文件路径。
`update_parameters`	更新组件的参数字典。

clone(self)#

使用相同的参数和随机状态构造一个新的组件。

返回: 此组件的一个新实例，具有相同的参数和随机状态。

default_parameters(cls)#

返回此组件的默认参数。

我们的约定是 Component.default_parameters == Component().parameters。

返回: 此组件的默认参数。
返回类型: dict

describe(self, print_name=False, return_dict=False)#

描述一个组件及其参数。

参数

print_name (bool, optional) – 是否打印组件名称
return_dict (bool, optional) – 是否以字典格式 {“name”: name, “parameters”: parameters} 返回描述

返回

如果 return_dict 为 True，则返回字典，否则返回 None。

返回类型

None or dict

property feature_importance(self)#: 拟合的 CatBoost 分类器的特征重要性。

fit(self, X, y=None)[source]#

将 CatBoost 分类器组件拟合到数据。

参数

X (pd.DataFrame) – 输入训练数据，形状为 [n_samples, n_features]。
y (pd.Series) – 目标训练数据，长度为 [n_samples]。

返回

self

get_prediction_intervals(self, X: pandas.DataFrame, y: Optional[pandas.Series] = None, coverage: List[float] = None, predictions: pandas.Series = None) → Dict[str, pandas.Series]#

使用拟合的回归器查找预测区间。

此函数使用窗口大小为 5 的滚动标准差计算拟合估计器所有预测的滚动标准差。通过将各边界处下尾概率的百分点（分位数）函数乘以滚动标准差来确定预测的下限和上限。

参数

X (pd.DataFrame) – 数据，形状为 [n_samples, n_features]。
y (pd.Series) – 目标数据。忽略。
coverage (list[float]) – 0 到 1 之间的浮点数列表，用于计算预测区间的上限和下限。
predictions (pd.Series) – 可选的预测列表。如果为 None，则将使用 X 生成预测。

返回

预测区间，键格式为 {coverage}_lower 或 {coverage}_upper。

返回类型

dict

引发

MethodPropertyNotFoundError – 如果估计器不支持时间序列回归作为问题类型。

static load(file_path)#

从文件路径加载组件。

参数: file_path (str) – 文件加载位置。
返回: ComponentBase object

needs_fitting(self)#

返回布尔值，确定组件在调用 predict、predict_proba、transform 或 feature_importances 之前是否需要拟合。

对于不需要拟合或其拟合方法不执行任何操作的组件，可以将其重写为 False。

返回: True。

property parameters(self)#: 返回用于初始化组件的参数。

predict(self, X)[source]#

使用拟合的 CatBoost 分类器进行预测。

参数: X (pd.DataFrame) – 数据，形状为 [n_samples, n_features]。
返回: 预测值。
返回类型: pd.Series

predict_proba(self, X)[source]#

使用拟合的 CatBoost 分类器进行概率预测。

参数: X (pd.DataFrame) – 数据，形状为 [n_samples, n_features]。
返回: 预测概率值。
返回类型: pd.DataFrame

save(self, file_path, pickle_protocol=cloudpickle.DEFAULT_PROTOCOL)#

将组件保存到文件路径。

参数

file_path (str) – 文件保存位置。
pickle_protocol (int) – pickle 数据流格式。

update_parameters(self, update_dict, reset_fit=True)#

更新组件的参数字典。

参数

update_dict (dict) – 要更新的参数字典。
reset_fit (bool, optional) – 如果为 True，将把 _is_fitted 设置为 False。