CatBoost

CatBoost est une bibliothèque d'apprentissage automatique open source de l'entreprise de logiciels russe Yandex. Elle fournit un algorithme d'apprentissage automatique de type "gradient boosting" conçu spécifiquement pour les données catégorielles. Il est conçu pour être hautement automatisé et facile à utiliser. Elle est bien adaptée à de nombreux types d'applications commerciales ou scientifiques, en particulier celles pour lesquelles l'apprentissage profond et d'autres solutions algorithmiques ne sont pas appropriées.

CatBoost s'appuie sur les principes du gradient boosting, une forme d'apprentissage automatique qui prédit les résultats en combinant plusieurs modèles faibles, chacun optimisé pour une fonction particulière. En combinant ces modèles, l'algorithme est capable de faire des prédictions plus précises que n'importe quel modèle individuel.

CatBoost se distingue des algorithmes traditionnels de renforcement du gradient par son algorithme unique pour les données catégorielles. Il comporte plusieurs caractéristiques, notamment la gestion automatique des valeurs manquantes, l'exploration des combinaisons optimales de caractéristiques et la réduction de l'ajustement excessif. Ces caractéristiques lui permettent d'être plus précis avec de grands ensembles de données composés de relations complexes et non linéaires.

CatBoost est disponible en Python et en R. Le paquetage Python est hébergé sur PyPI et peut être installé avec la commande : "pip install catboost". Il est également disponible en R sur le Comprehensive R Archive Network (CRAN) et peut être installé avec la commande "install.packages("catboost").

CatBoost est largement utilisé dans la programmation informatique, la science des données et l'apprentissage automatique. Il a été utilisé pour une série d'applications telles que la prédiction de l'engagement des utilisateurs, la prédiction des catastrophes, la prédiction des préférences des clients et la prévision des marchés financiers.