CatBoostは、Yandexが開発した勾配ブースティングフレームワークで、カテゴリカルデータの処理に特化しています。特徴量のエンジニアリングを最小限に抑えながら高精度を実現します。
目次
重要性
CatBoostは、カテゴリカルデータが多い場合や、特徴量エンジニアリングの手間を減らしたい場面で特に有用です。実務でも幅広く利用されており、予測モデリングの効率を向上させます。
用語の使われ方
CatBoostを利用するには、PythonまたはR環境にライブラリをインストールし、データを準備してモデルをトレーニングします。公式ドキュメントを活用して、モデルのカスタマイズと最適化を行います。
