CatBoost

O CatBoost é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto da empresa de software russa Yandex. Ela fornece um algoritmo de aprendizado de máquina de aumento de gradiente projetado especificamente para dados categóricos. Ele foi projetado para ser altamente automatizado e fácil de usar. Ele é adequado para muitos tipos de aplicativos comerciais ou científicos, especialmente aqueles em que a aprendizagem profunda e outras soluções algorítmicas não são apropriadas.

O CatBoost foi desenvolvido com base nos princípios do gradient boosting, uma forma de aprendizado de máquina que prevê resultados combinando vários modelos fracos, cada um otimizado para uma função específica. Ao combinar esses modelos, o algoritmo é capaz de fazer previsões mais precisas do que qualquer modelo individual.

O CatBoost é diferente dos algoritmos tradicionais de aumento de gradiente devido ao seu algoritmo exclusivo para dados categóricos. Ele consiste em vários recursos, incluindo o tratamento automático de valores ausentes, a exploração de combinações ideais de recursos e a redução do ajuste excessivo. Esses recursos permitem que ele seja mais preciso com grandes conjuntos de dados compostos por relações complexas e não lineares.

O CatBoost está disponível em Python e R. O pacote Python está hospedado no PyPI e pode ser instalado com o comando: "pip install catboost". Ele também está disponível em R no Comprehensive R Archive Network (CRAN) e pode ser instalado com o comando "install.packages("catboost")".

O CatBoost é amplamente utilizado em programação de computadores, ciência de dados e aprendizado de máquina. Ele tem sido usado para uma série de aplicações, como previsão de envolvimento do usuário, previsão de desastres, previsão de preferências do cliente e previsão de mercados financeiros.