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雷达卡
MATLAB
实现基于类别特征提升（
CatBoost
）进行多特征分类预测的详细项目实例
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在当前数据科学与人工智能快速发展的时代，多特征分类预测作为数据挖掘和机器学习领域中的重要研究方向，得到了广泛关注。随着各行业数字化转型的深入，企业和科研机构在日常生产与科研过程中产生了大量复杂、结构多样的数据。这些数据通常包含数值型特征和类别型特征，如何从中高效、准确地提取有用信息，成为了提高业务智能化水平的关键。基于类别特征提升（CatBoost）算法的多特征分类预测应运而生，为复杂数据环境下的智能分析提供了强有力的技术支持。
多特征分类预测的主要目的是根据多个输入特征，对样本进行准确的类别判别。传统的分类算法如决策树、随机森林、支持向量机等，在面对大规模、高维度且包含大量类别型特征的数据时，常常会面临建模效率低、模型泛化能力弱等问题。尤其是在类别型特征处理方面，传统方法通常采用独热编码（One-Hot Encoding）或标签编码（Label Encoding）等预处理手段，但 ...
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