CatBoost

CatBoost — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом от российской компании-разработчика программного обеспечения Яндекс. Он предоставляет алгоритм машинного обучения с градиентным повышением, разработанный специально для категориальных данных. Он спроектирован так, чтобы быть высокоавтоматизированным и простым в использовании. Он хорошо подходит для многих типов деловых или научных приложений, особенно тех, где глубокое обучение и другие алгоритмические решения не подходят.

CatBoost построен на принципах градиентного бустинга, формы машинного обучения, которая предсказывает результаты путем объединения нескольких слабых моделей, каждая из которых оптимизирована для определенной функции. Объединяя эти модели, алгоритм способен делать более точные прогнозы, чем любая отдельная модель.

CatBoost отличается от традиционных алгоритмов градиентного бустинга благодаря своему уникальному алгоритму для категориальных данных. Он состоит из нескольких функций, включая автоматическую обработку отсутствующих значений, поиск оптимальных комбинаций признаков и уменьшение избыточной подгонки. Эти особенности позволяют ему быть более точным при работе с большими наборами данных, состоящими из сложных, нелинейных взаимосвязей.

CatBoost доступен как в Python, так и в R. Пакет Python размещен на PyPI и может быть установлен с помощью команды: «pip install catboost». Он также доступен в R в Comprehensive R Archive Network (CRAN) и может быть установлен с помощью команды «install.packages(»catboost»).

CatBoost широко используется в компьютерном программировании, науке о данных и машинном обучении. Он использовался для ряда приложений, таких как прогнозирование вовлеченности пользователей, прогнозирование катастроф, прогнозирование предпочтений клиентов и прогнозирование финансовых рынков.