CatBoost

CatBoost là một thư viện máy học mã nguồn mở của công ty phần mềm Yandex của Nga. Nó cung cấp thuật toán học máy tăng cường độ dốc được thiết kế dành riêng cho dữ liệu phân loại. Nó được thiết kế để có tính tự động hóa cao và dễ sử dụng. Nó rất phù hợp cho nhiều loại hình kinh doanh hoặc ứng dụng khoa học, đặc biệt là những ứng dụng mà học sâu và các giải pháp thuật toán khác không phù hợp.

CatBoost được xây dựng dựa trên nguyên tắc tăng cường độ dốc, một dạng học máy dự đoán kết quả bằng cách kết hợp nhiều mô hình yếu, mỗi mô hình được tối ưu hóa cho một chức năng cụ thể. Bằng cách kết hợp các mô hình này, thuật toán có thể đưa ra dự đoán chính xác hơn bất kỳ mô hình riêng lẻ nào.

CatBoost khác với các thuật toán tăng cường độ dốc truyền thống do thuật toán độc đáo của nó dành cho dữ liệu phân loại. Nó bao gồm một số tính năng bao gồm xử lý tự động các giá trị bị thiếu, khám phá các kết hợp tính năng tối ưu và giảm việc trang bị quá mức. Các tính năng này cho phép nó chính xác hơn với các bộ dữ liệu lớn bao gồm các mối quan hệ phi tuyến tính, phức tạp.

CatBoost có sẵn trong cả Python và R. Gói Python được lưu trữ trên PyPI và có thể được cài đặt bằng lệnh: “pip install catboost”. Nó cũng có sẵn ở dạng R trên Mạng lưu trữ R toàn diện (CRAN) và có thể được cài đặt bằng lệnh “install.packages(“catboost”).

CatBoost được sử dụng rộng rãi trong lập trình máy tính, khoa học dữ liệu và học máy. Nó đã được sử dụng cho một loạt ứng dụng như dự đoán mức độ tương tác của người dùng, dự đoán thảm họa, dự đoán sở thích của khách hàng và dự báo thị trường tài chính.