CatBoost

CatBoost to biblioteka uczenia maszynowego typu open source stworzona przez rosyjską firmę programistyczną Yandex. Zapewnia algorytm uczenia maszynowego wzmacniający gradient, zaprojektowany specjalnie dla danych kategorycznych. Został zaprojektowany tak, aby był wysoce zautomatyzowany i łatwy w użyciu. Doskonale nadaje się do wielu rodzajów zastosowań biznesowych lub naukowych, zwłaszcza tych, w których głębokie uczenie się i inne rozwiązania algorytmiczne nie są odpowiednie.

CatBoost opiera się na zasadach wzmacniania gradientowego – formie uczenia maszynowego, która przewiduje wyniki poprzez połączenie wielu słabych modeli, każdy zoptymalizowany pod kątem określonej funkcji. Łącząc te modele, algorytm jest w stanie dokonać dokładniejszych przewidywań niż jakikolwiek indywidualny model.

CatBoost różni się od tradycyjnych algorytmów zwiększania gradientu unikalnym algorytmem danych kategorycznych. Składa się z kilku funkcji, w tym automatycznej obsługi brakujących wartości, odkrywania optymalnych kombinacji funkcji i ograniczania nadmiernego dopasowania. Funkcje te pozwalają na większą dokładność w przypadku dużych zbiorów danych składających się ze złożonych, nieliniowych relacji.

CatBoost jest dostępny zarówno w języku Python, jak i R. Pakiet Python jest hostowany na platformie PyPI i można go zainstalować za pomocą polecenia: „pip install catboost”. Jest on również dostępny w języku R w sieci Comprehensive R Archive Network (CRAN) i można go zainstalować za pomocą polecenia „install.packages(„catboost”).

CatBoost jest szeroko stosowany w programowaniu komputerowym, analizie danych i uczeniu maszynowym. Wykorzystywano go do szeregu zastosowań, takich jak przewidywanie zaangażowania użytkowników, przewidywanie katastrof, przewidywanie preferencji klientów i prognozowanie rynków finansowych.