Peningkatan Kucing

CatBoost adalah perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka dari perusahaan perangkat lunak Rusia Yandex. Ini menyediakan algoritma pembelajaran mesin peningkatan gradien yang dirancang khusus untuk data kategorikal. Ini dirancang agar sangat otomatis dan mudah digunakan. Ini sangat cocok untuk berbagai jenis aplikasi bisnis atau ilmiah, terutama di mana pembelajaran mendalam dan solusi algoritmik lainnya tidak sesuai.

CatBoost dibangun berdasarkan prinsip peningkatan gradien, suatu bentuk pembelajaran mesin yang memprediksi hasil dengan menggabungkan beberapa model lemah, masing-masing dioptimalkan untuk fungsi tertentu. Dengan menggabungkan model-model ini, algoritme mampu membuat prediksi yang lebih akurat dibandingkan model individual mana pun.

CatBoost berbeda dari algoritme peningkatan gradien tradisional karena algoritme uniknya untuk data kategorikal. Ini terdiri dari beberapa fitur termasuk penanganan otomatis atas nilai yang hilang, mengeksplorasi kombinasi fitur yang optimal, dan mengurangi overfitting. Fitur-fitur ini memungkinkannya menjadi lebih akurat dengan kumpulan data besar yang terdiri dari hubungan non-linier yang kompleks.

CatBoost tersedia dalam Python dan R. Paket Python dihosting di PyPI dan dapat diinstal dengan perintah: “pip install catboost”. Ini juga tersedia dalam R di Comprehensive R Archive Network (CRAN) dan dapat diinstal dengan perintah “install.packages(“catboost”).

CatBoost banyak digunakan dalam pemrograman komputer, ilmu data, dan pembelajaran mesin. Ini telah digunakan untuk berbagai aplikasi seperti memprediksi keterlibatan pengguna, memprediksi bencana, memprediksi preferensi pelanggan, dan memperkirakan pasar keuangan.