CatBoost adalah pustaka pembelajaran mesin sumber terbuka yang ditulis dengan Python, digunakan untuk tujuan regresi dan klasifikasi. Ini didasarkan pada peningkatan gradien dan merupakan bagian dari platform Pembelajaran Mesin Yandex. CatBoost dikembangkan oleh tim peneliti dan insinyur Yandex, dan dirilis pada tahun 2017.
Tujuan utama CatBoost adalah untuk dengan mudah membuat model yang terintegrasi dengan aplikasi yang sudah ada sebelumnya dan data yang bersumber dari berbagai jenis database. Pustaka ini menawarkan berbagai jenis algoritma standar, seperti peningkatan gradien, Random Forest, dan Regresi Logistik, serta opsi tambahan untuk pemrosesan data input-output. Secara khusus, CatBoost dirancang untuk membangun model prediktif untuk data terstruktur dengan cepat dan akurat, dan dioptimalkan untuk bekerja dengan bidang kategorikal, sehingga sangat bermanfaat untuk aplikasi data kategorikal.
CatBoost dapat melakukan banyak operasi canggih pada data terstruktur, seperti rekayasa fitur, pemilihan fitur, imputasi berulang, dan penyetelan parameter otomatis. Hal ini memungkinkan pengguna untuk membuat arsitektur kompleks menggunakan algoritma yang berbeda tanpa harus menyesuaikan setiap parameter secara manual. Selain itu, perpustakaan ini memiliki algoritma dan teknik canggih seperti pengkodean one-hot, matriks permutasi, dan kemampuan untuk bekerja dengan tipe input yang berbeda.
CatBoost juga memiliki alat canggih untuk pemilihan fitur dan penyetelan parameter. Alat-alat ini memungkinkan pengguna untuk mengoptimalkan model mereka secara efisien dan akurat. Selain itu, model dapat divisualisasikan menggunakan berbagai teknik seperti plot ketergantungan parsial, nilai SHAP, dan tampilan kepentingan fitur.
Secara keseluruhan, CatBoost adalah pustaka pembelajaran mesin yang efisien, kuat, dan mudah digunakan yang dapat digunakan untuk menyelesaikan berbagai tugas, mulai dari prediksi hingga rekayasa fitur. Pustaka serbaguna ini dapat bermanfaat bagi aplikasi yang menangani data terstruktur dan data kategorikal, dan pasti akan menjadi semakin penting bagi praktisi data seiring berjalannya waktu.
