标签： catboost
我正试图了解catboost的工作原理。
我相信，在每个步骤中，基本估算值都可以按照here分配并由“ bagging_temperature”控制的随机权重拟合每个对象（行/样本？）？
我不清楚是否适用于要素（列）吗？
我问的原因是，我可以从数据中生成大量连续特征，特别是滞后温度和不同窗口上的滚动平均温度。我对此的担心是过度拟合，我是否更好地使用交叉验证来选择较小的高质量特征子集？