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

Ознакомьтесь с документацией
Документация
Запустите CatBoost из:

Python R Командной строки

Используйте инструменты анализа модели и данных
Model analysis

Разработчики рассказывают о CatBoost