CatBoost是一种梯度提升算法，特别适用于处理类别型数据。本文详细介绍了CatBoost超参数说明，帮助用户理解和配置超参数以提升模型性能。关键超参数包括iterations、learning_rate、depth和l2_leaf_reg等。通过合理设置这些参数，用户可以更好地应用CatBoost于分类和回归任务。此外，文章还展示了如何使用GridSearchCV进行超参数调优，以实现最佳模型性能。CatBoost的强大功能和灵活的超参数设置使其成为机器学习中的热门选择。