CatBoost 是一个用 Python 编写的开源机器学习库，用于回归和分类目的。它基于梯度提升，是 Yandex 机器学习平台的一部分。 CatBoost 由 Yandex 研究人员和工程师团队开发，于 2017 年发布。
CatBoost 的主要目的是轻松创建与现有应用程序和来自不同类型数据库的数据集成的模型。该库提供不同类型的标准算法，例如梯度增强、随机森林和逻辑回归，以及用于输入输出数据处理的其他选项。特别是，CatBoost 旨在快速、准确地为结构化数据构建预测模型，并针对分类字段进行了优化，使其特别有利于分类数据应用。
CatBoost 可以对结构化数据执行许多强大的操作，例如特征工程、特征选择、迭代插补和自动参数调整。这允许用户使用不同的算法创建复杂的架构，而无需手动调整每个参数。此外，该库还拥有先进的算法和技术，例如 one-hot 编码、排列矩阵以及处理不同输入类型的能力。
CatBoost 还具有用于功能选择和参数调整的强大工具。这些工具允许用户高效、准确地优化他们的模型。此外，可以使用多种技术对模型进行可视化，例如部分依赖图、SHAP 值和特征重要性视图。
总的来说，CatBoost 是一个高效、强大且用户友好的机器学习库，可用于解决从预测到特征工程的各种任务。这个多功能库有利于处理结构化数据和分类数据的应用程序，并且随着时间的推移，对于数据从业者来说肯定会变得越来越重要。
