CatBoostのチューニングについてまとめ（ただの訳） - QiitaCatBoostとは 勾配ブースティング木モデルの1種 公式の訳＋αを備忘録的にまとめる。 CatBoostモデルのチューニング One-hot-encoding 前処理の段階ではやるなというのが公式の指示。何よりも先に説明するあたり重要そうだ。 categorical featuresについては、ちゃんと設定しないとよいスコアがないらしいい 参照：https://towardsdatascience.com/catboost-vs-light-gbm-vs-xgboost-5f93620723db 一意の値が”one_hot_max_size”で設定したint以下の特徴量についてone-hot-encodingを適用する。デフォルト値は2 Number of trees 他のパラメータを調整する前に優先して設定する。反復回数を大きな値に設定しつつ、オーバーフィット検出器パラメータを使用し
