결정 나무에 대한 그라디언트를 향상시키는 고성능 라이브러리
- 소프트웨어 : CatBoost
- OS : Linux,Mac,Windows
- 프로그래밍 언어 : C++
- 공식 웹사이트 : HOME
CatBoost 상세
Catboost는 의사 결정 나무에서 그라디언트를 향상시키는 빠르고 고성능 오픈 소스 라이브러리입니다.파이썬, R, Java, C ++를위한 순위, 분류, 회귀 및 기타 기계 학습 작업을 포함하여 적용 가능한 많은 응용 프로그램을 갖춘 기계 학습 방법입니다.CATBOOST는 많은 데이터 세트에 다른 GBDT 라이브러리보다 우수한 성능을 제공하며 몇 가지 훌륭한 기능을 갖추고 있습니다.그것은 클래스 예측 속도에 가장 적합하며, 숫자 및 범주 구성 기능을 모두 지원하고, 빠르고 확장 가능한 GPU 버전을 가지고 있으며 시각화 도구를 쉽게 제공합니다.Catboost는 Yandex가 개발했으며 검색, 자기 운전 자동차, 개인 지원, 날씨 예측 등 다양한 분야에서 사용됩니다.