범주형 기능을 지원하는 CatBoost

범주형 피처를 지원하는 Gradient Boosting 오픈소스 라이브러리
CatBoost는 의사 결정 트리에서 Gradient Boosting을 위한 알고리즘입니다. Yandex 연구원이 개발한 MatrixNet 알고리즘의 후속 제품으로 기업에서 랭킹, 예측 및 추천을 위해 널리 사용됩니다. 이것은 보편적이며 다양한 영역과 다양한 문제에 적용될 수 있습니다.

특징
1. 오버피팅 감소
2. 범주형 피처 지원
3. 사용자 찬화적인 API 인터페이스

사용법

커맨드라인, Python/R API 제공
formula analysis tool 제공
training visualisation 제공

벤치마크

 

Tags:

딥러닝

머신러닝

부스팅

CatBoost

XGboost

LightGBM

H2O

범주형