مكتبة مفتوحة المصدر عالية الأداء لتعزيز التدرج على أشجار القرار، طورتها شركة ياندكس. تتميز هذه المكتبة بقوتها الخاصة مع السمات الفئوية.
كات بووست
- بايثون
- الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي, تحليل البيانات
- الذكاء الاصطناعي, التعلُّم العميق, التعلم الآلي, خوارزميات الصيانة التنبؤية, إدارة الجودة, مجموعة تطوير البرمجيات (SDK), التحليل الإحصائي
الميزات:
- يتعامل مع الميزات الفئوية تلقائيًا وبكفاءة (التعزيز المرتب، الإحصائيات المستهدفة)، أداء ودقة ممتازين، مقاوم للتجاوز، تدريب وتنبؤ سريع، دعم وحدة معالجة الرسومات، أدوات تصوير لتحليل النموذج، دعم القيم المفقودة
التسعير:
- حر
- معالجة فائقة للميزات الفئوية جاهزة للاستخدام، ودقة جيدة مع المعلمات الافتراضية، واستدلال سريع، ومقاومة للتجاوز، ويوفر أدوات تفسير النموذج.
- قد يكون استخدام الذاكرة مكثفًا بالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة جدًا، ومجتمعه أصغر مقارنة بـ XGBoost أو LightGBM ولكنه ينمو، وقد يتطلب التدريب باستخدام وحدة معالجة الرسومات إعدادًا خاصًا.
الأفضل لـ:
- علماء البيانات ومهندسو التعلم الآلي الذين يبحثون عن مكتبة تعزيز التدرج عالية الأداء، خاصة عند التعامل مع مجموعات البيانات التي تحتوي على العديد من الميزات الفئوية.
