Почему CatBoost подходит для работы с категориальными данными лучше, чем другие алгоритмы градиентного бустинга?

CatBoost подходит для работы с категориальными данными лучше, чем другие алгоритмы градиентного бустинга, по нескольким причинам:

• Автоматическая обработка категориальных признаков. pro-seo.expert В отличие от XGBoost или LightGBM, которые требуют предварительного кодирования категориальных признаков, CatBoost обрабатывает их автоматически. pro-seo.expert Это упрощает подготовку данных и сохраняет информацию, которая может быть утрачена при использовании методов вроде one-hot encoding. practicum.yandex.ru
• Использование порядкового кодирования. pro-seo.expert Этот метод минимизирует утечку информации. pro-seo.expert
• Поддержка пропущенных значений. pro-seo.expert CatBoost автоматически обрабатывает недостающие данные без необходимости их замены. pro-seo.expert
• Минимизация переобучения. pro-seo.expert Во время построения модели CatBoost применяет стратегии регуляризации, что делает его устойчивым к шуму в данных. pro-seo.expert
• Высокая точность. pro-seo.expert Благодаря продвинутым алгоритмам обработки данных и регуляризации CatBoost позволяет получать точные предсказания по сравнению с другими алгоритмами бустинга. pro-seo.expert
• Поддержка многопоточного обучения и GPU. pro-seo.expert CatBoost способен обрабатывать большие объёмы данных с высокой скоростью. pro-seo.expert