كات بوست

CatBoost هي مكتبة مفتوحة المصدر لتعلم الآلة من شركة البرمجيات الروسية Yandex. يوفر خوارزمية تعلم آلي معززة متدرجة مصممة خصيصًا للبيانات الفئوية. لقد تم تصميمه ليكون آليًا للغاية وسهل الاستخدام. إنها مناسبة تمامًا للعديد من أنواع التطبيقات التجارية أو العلمية، خاصة تلك التي لا يكون فيها التعلم العميق والحلول الخوارزمية الأخرى مناسبة.

تم بناء CatBoost على مبادئ تعزيز التدرج، وهو شكل من أشكال التعلم الآلي الذي يتنبأ بالنتائج من خلال الجمع بين نماذج ضعيفة متعددة، تم تحسين كل منها لوظيفة معينة. ومن خلال الجمع بين هذه النماذج، تكون الخوارزمية قادرة على تقديم تنبؤات أكثر دقة من أي نموذج فردي.

يختلف CatBoost عن خوارزميات تعزيز التدرج التقليدية نظرًا لخوارزميته الفريدة للبيانات الفئوية. وهو يتألف من العديد من الميزات بما في ذلك المعالجة التلقائية للقيم المفقودة، واستكشاف مجموعات الميزات المثالية، وتقليل التجاوز. تتيح هذه الميزات أن تكون أكثر دقة مع مجموعات البيانات الكبيرة التي تتكون من علاقات معقدة وغير خطية.

يتوفر CatBoost في كل من Python وR. تتم استضافة حزمة Python على PyPI ويمكن تثبيتها باستخدام الأمر: "pip install catboost". وهو متوفر أيضًا باللغة R على شبكة أرشيف R الشاملة (CRAN) ويمكن تثبيته باستخدام الأمر "install.packages("catboost").

يستخدم CatBoost على نطاق واسع في برمجة الكمبيوتر وعلوم البيانات والتعلم الآلي. وقد تم استخدامه لمجموعة من التطبيقات مثل التنبؤ بمشاركة المستخدم، والتنبؤ بالكوارث، والتنبؤ بتفضيلات العملاء، والتنبؤ بالأسواق المالية.