Kavram SözlüğüMakine Öğrenmesi

CatBoost

Kategorik değişkenleri etkili biçimde işleyebilen ve boosting yapısını bu avantajla birleştiren gelişmiş ensemble yöntemi.

CatBoost, özellikle kategorik özelliklerin yoğun olduğu tabular veri problemlerinde önemli avantaj sağlayan bir boosting yöntemidir. Kategorik değişkenleri manuel yoğun ön işleme gerekmeden güçlü biçimde kullanabilmesi, onu pratik veri bilimi projelerinde cazip hale getirir. Ayrıca ordered boosting yaklaşımıyla veri sızıntısını azaltmaya çalışır. Bu nedenle hem performans hem mühendislik kolaylığı açısından öne çıkan modern yöntemlerden biridir.