在实际数据中，存在大量的类别型特征，如性别、颜色、类别等，传统的算法通常需要在预处理中对这些特征进行独热编码（One-Hot Encoding）或标签编码（Label Encoding）。但这些方法存在一些问题，独热编码会增加数据的维度，导致模型训练时间变长；标签编码可能会引入不必要的顺序关系，影响模型的准确性。CatBoost 采用了一种独特的处理方式，称为 “Ordered Target Statistics”（有序目标统计），它通过对数据进行排序，利用数据的顺序信息来计算类别型特征的统计量，从而将特征有效地融入到模型中，避免了传统编码方式的弊端。
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