CatBoost:用于决策树梯度提升的高性能库 开源

CatBoost是一个快速,高性能的开放源代码库,可用于增强决策树的梯度。 这是一种具有大量应用程序的机器学习方法,包括针对Python,R,Java,C ++的排名,分类,回归和其他机器学习任务。 与许多数据集上的其他GBDT库相比,CatBoost具有出色的性能,并具有一些出色的功能。 它具有同类最佳的预测速度,同时支持数字和分类功能,具有快速且可扩展的GPU版本,并且易于使用可视化工具。 CatBoost由Yandex开发,并用于搜索,自动驾驶汽车,个人协助,天气预报等多个领域。