详解 CatBoost 原理集成学习的两大准则：基学习器的准确性和多样性。算法：串行的Boosting和并行的Bagging,前者通过错判训练样本重新赋权来重复训练，来提高基学习器的准确性，降低偏差！后者通过采样方法，训练出多样性的基学习器，降低方差。1.catboost 的优缺点性能卓越：在性能方面可以匹敌任何先进的机器学习算法鲁棒性/强健性：它减少了对很多超参数调优的需求，并降低了过度拟合的机