CatBoost

Продвинутая библиотека градиентного бустинга на деревьях решений с открытым исходным кодом.

Библиотека создавалась инженерами и специалистами Яндекса в качестве преемника Матрикснета — алгоритма, применяемого для ранжирования и прогнозирования, а также лежащего в основе рекомендательных технологий. CatBoost использует более универсальный алгоритм, поэтому она подходит для решения и других задач.

Преимущества CatBoost

  • Высокое качество. В сравнительном тестировании на популярных датасетах CatBoost выигрывает у аналогов.
  • Простота использования. Библиотека поддерживает работу из Python, R и командной строки.
  • Расширяемость. В CatBoost легко добавить свою функцию ошибки.

С чего начать

  1. Ознакомьтесь с документацией
  2. Запустите CatBoost из:
  3. Используйте инструменты анализа модели и данных

Разработчики рассказывают о CatBoost

Mon Aug 24 2020 16:13:58 GMT+0300 (Moscow Standard Time)