CatBoost

CatBoost, Rus yazılım firması Yandex'in açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Kategorik veriler için özel olarak tasarlanmış bir degrade artırıcı makine öğrenimi algoritması sağlar. Son derece otomatik ve kullanımı kolay olacak şekilde tasarlanmıştır. Özellikle derin öğrenmenin ve diğer algoritmik çözümlerin uygun olmadığı birçok iş veya bilimsel uygulama türü için çok uygundur.

CatBoost, her biri belirli bir işlev için optimize edilmiş birden fazla zayıf modeli birleştirerek sonuçları tahmin eden bir makine öğrenimi türü olan degrade artırma ilkeleri üzerine kurulmuştur. Algoritma, bu modelleri birleştirerek herhangi bir modelden daha doğru tahminler yapabilir.

CatBoost, kategorik verilere yönelik benzersiz algoritması nedeniyle geleneksel gradyan artırma algoritmalarından farklıdır. Eksik değerlerin otomatik olarak işlenmesi, optimum özellik kombinasyonlarının keşfedilmesi ve aşırı uyumun azaltılması gibi çeşitli özelliklerden oluşur. Bu özellikler, karmaşık, doğrusal olmayan ilişkilerden oluşan büyük veri kümelerinde daha doğru olmasını sağlar.

CatBoost hem Python hem de R'de mevcuttur. Python paketi PyPI'de barındırılır ve "pip install catboost" komutuyla kurulabilir. Ayrıca Kapsamlı R Arşiv Ağı (CRAN) üzerindeki R'de de mevcuttur ve “install.packages(“catboost”) komutuyla kurulabilir.

CatBoost bilgisayar programlama, veri bilimi ve makine öğreniminde yaygın olarak kullanılmaktadır. Kullanıcı katılımını tahmin etmek, felaketleri tahmin etmek, müşteri tercihlerini tahmin etmek ve finansal piyasaları tahmin etmek gibi çeşitli uygulamalar için kullanılmıştır.