XGBoost альтернатива CatBoost для работы с категориальными данными???
Кратко:22 сентября 2025г. вышла версия 3.10 XGBoost. Основной фишкой новой версии стал "категориальный ре-кодер(categorical re-coder)". Он сохраняет категории в модели и так же может перекодировать данные на этапе инференса. И целью этой статьи является сравнить возможности новой версии XGBoost c лидером обработки категориальных данных, CatBoost.Основные вопросы:Кто обучает на сырых данных?Что такое этот категориальный ре-кодер?Можно ли обучить модель полностью на сырых данных и получить приемлемый результат?
Кодируем как по проводу: как представить категориальные данные для нейросети
Работая над собственным проектом Rainbow.Net — нейросетью прямого обучения — я столкнулся с интересной задачей: нейронное кодирование, при котором предполагается, что сигналы, передаваемые между биологическими нейронами, могут обладать огромной информационной ёмкостью. Это вызвало у меня закономерный вопрос:А какой информационной ёмкостью вообще обладают сигналы в классических искусственных нейросетях?
