CatBoost est une bibliothèque d'apprentissage automatique open source écrite en Python, utilisée à la fois à des fins de régression et de classification. Il est basé sur l’amélioration du gradient et fait partie de la plateforme Yandex Machine Learning. CatBoost a été développé par l'équipe de chercheurs et d'ingénieurs Yandex et a été publié en 2017.
L'objectif principal de CatBoost est de créer facilement des modèles qui s'intègrent à des applications préexistantes et à des données provenant de différents types de bases de données. La bibliothèque propose différents types d'algorithmes standard, tels que l'augmentation de gradient, la forêt aléatoire et la régression logistique, ainsi que des options supplémentaires pour le traitement des données d'entrée-sortie. En particulier, CatBoost est conçu pour créer rapidement et précisément des modèles prédictifs pour les données structurées et est optimisé pour fonctionner avec des champs catégoriels, ce qui le rend particulièrement avantageux pour les applications de données catégorielles.
CatBoost peut effectuer de nombreuses opérations puissantes sur des données structurées, telles que l'ingénierie des fonctionnalités, la sélection des fonctionnalités, l'imputation itérative et le réglage automatique des paramètres. Cela permet aux utilisateurs de créer des architectures complexes en utilisant différents algorithmes sans avoir à régler manuellement chaque paramètre. De plus, la bibliothèque dispose d'algorithmes et de techniques avancés tels que le codage à chaud, les matrices de permutation et la possibilité de travailler avec différents types d'entrée.
CatBoost dispose également d'outils puissants pour la sélection des fonctionnalités et le réglage des paramètres. Ces outils permettent aux utilisateurs d'optimiser leurs modèles de manière efficace et précise. De plus, les modèles peuvent être visualisés à l'aide de diverses techniques telles que les tracés de dépendance partielle, les valeurs SHAP et les vues d'importance des fonctionnalités.
Dans l'ensemble, CatBoost est une bibliothèque d'apprentissage automatique efficace, puissante et conviviale qui peut être utilisée pour résoudre diverses tâches, de la prédiction à l'ingénierie des fonctionnalités. Cette bibliothèque polyvalente peut être bénéfique pour les applications traitant de données structurées et de données catégorielles, et deviendra certainement de plus en plus importante pour les praticiens des données au fil du temps.
