Gradient boosting de Yandex. Excellent sur les features catégorielles avec régularisation contre l'overfitting.
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CatBoost (Categorical Boosting) est un algorithme de gradient boosting développé par Yandex, spécialement conçu pour gérer les features catégorielles — jour de la semaine, heure de la journée, session de marché (Asie/Europe/US), phase de lune (!), etc. Ces features catégorielles sont cruciales en crypto car les marchés ont des patterns saisonniers forts : les weekends sont plus volatils, les ouvertures de marché US impactent BTC, les lundis ont un biais baissier. CatBoost capture ces patterns sans encodage manuel.
Intègre nativement les features catégorielles : jour (lun-dim), heure (0-23), session (Asie/EU/US), mois, phase de lune, événements calendrier (expiration options, FOMC). Target Encoding automatique des catégories. Ordered Boosting pour réduire l'overfitting (chaque arbre est entraîné sur un sous-ensemble ordonné). Features numériques identiques aux autres modèles ML (~100 indicateurs).
Prédiction CatBoost avec features catégorielles intégrées. Saisonnalité (jour, heure, session). Événements calendrier (expirations options, réunions FOMC, halving). Ordered Boosting (anti-overfitting). Target Encoding automatique.
Modéré
Meilleur traitement des features catégorielles (saisonnalité, sessions). Ordered Boosting réduit l'overfitting efficacement. Capture les patterns temporels du marché crypto (weekend effect, session effect). Pas besoin d'encodage manuel des catégories.
Plus lent à entraîner que LightGBM et XGBoost. Les patterns saisonniers crypto sont moins stables que ceux des marchés traditionnels. La feature 'phase de lune' est probablement du bruit (pas de corrélation prouvée). Avantage vs XGBoost/LightGBM marginal sur les données non-catégorielles.
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