CatBoost回归模型原理主要是基于梯度提升决策树和类别特征处理。

CatBoost是一种高效的开源梯度提升库，具有分类和回归的功能。在回归问题中，CatBoost通过构建多个决策树来形成一个强学习器，从而提高预测精度。

这个模型的特点之一是它能很好地处理类别特征。在处理类别数据时，CatBoost使用了一种特殊的目标统计方法来计算类别特征的分裂标准。这种方法可以减少过拟合，并提高模型对于类别特征的利用效率。

在训练过程中，CatBoost还采用了特殊的梯度计算和叶子节点值的计算方式，以减少模型的偏差。此外，CatBoost还支持多GPU并行计算，可以显著提高训练速度。

总的来说，CatBoost回归模型通过梯度提升方法、高效的类别特征处理以及优化的训练过程，实现了高精度的回归预测。