کیٹ بوسٹ

CatBoost روسی سافٹ ویئر فرم Yandex کی ایک اوپن سورس مشین لرننگ لائبریری ہے۔ یہ ایک گریڈینٹ بوسٹنگ مشین لرننگ الگورتھم فراہم کرتا ہے جو خاص طور پر دوٹوک ڈیٹا کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اسے انتہائی خودکار اور استعمال میں آسان بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ بہت سے قسم کے کاروبار یا سائنسی ایپلی کیشنز کے لیے موزوں ہے، خاص طور پر وہ جہاں گہری سیکھنے اور دوسرے الگورتھمک حل مناسب نہیں ہیں۔

CatBoost کو گریڈینٹ بوسٹنگ کے اصولوں پر بنایا گیا ہے، جو مشین لرننگ کی ایک شکل ہے جو متعدد کمزور ماڈلز کو ملا کر نتائج کی پیش گوئی کرتی ہے، ہر ایک کو ایک خاص فنکشن کے لیے بہتر بنایا گیا ہے۔ ان ماڈلز کو ملا کر، الگورتھم کسی بھی انفرادی ماڈل سے زیادہ درست پیشین گوئیاں کرنے کے قابل ہے۔

کیٹ بوسٹ روایتی گریڈیئنٹ بوسٹنگ الگورتھم سے مختلف ہے کیونکہ اس کے مخصوص الگورتھم کی وجہ سے واضح ڈیٹا ہے۔ یہ متعدد خصوصیات پر مشتمل ہے جس میں گم شدہ اقدار کو خودکار طریقے سے ہینڈل کرنا، زیادہ سے زیادہ فیچر کے امتزاج کو تلاش کرنا، اور اوور فٹنگ کو کم کرنا شامل ہے۔ یہ خصوصیات پیچیدہ، غیر لکیری تعلقات پر مشتمل بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ زیادہ درست ہونے کی اجازت دیتی ہیں۔

CatBoost Python اور R دونوں میں دستیاب ہے۔ Python پیکیج PyPI پر ہوسٹ کیا گیا ہے اور اسے کمانڈ کے ساتھ انسٹال کیا جا سکتا ہے: "pip install catboost"۔ یہ کمپری ہینسو آر آرکائیو نیٹ ورک (CRAN) پر R میں بھی دستیاب ہے اور اسے "install.packages" ("catboost") کمانڈ کے ساتھ انسٹال کیا جا سکتا ہے۔

CatBoost بڑے پیمانے پر کمپیوٹر پروگرامنگ، ڈیٹا سائنس، اور مشین لرننگ میں استعمال ہوتا ہے۔ اس کا استعمال متعدد ایپلی کیشنز کے لیے کیا گیا ہے جیسے کہ صارف کی مصروفیت کی پیشن گوئی، آفات کی پیشین گوئی، گاہک کی ترجیحات کی پیش گوئی، اور مالیاتی منڈیوں کی پیشن گوئی۔