Некоторые преимущества использования CatBoost для машинного обучения:

• Работа с категориальными признаками. 15 CatBoost способен обрабатывать такие данные без предварительного кодирования, что упрощает подготовку данных и сохраняет информацию. 1
• Обработка пропусков. 1 Алгоритм автоматически обрабатывает пропущенные значения, что уменьшает вероятность возникновения ошибок, связанных с отсутствием данных. 1
• Борьба с переобучением. 1 CatBoost использует несколько методов для предотвращения переобучения, включая мощную регуляцию и усреднение. 1
• Скорость и производительность. 1 В CatBoost реализованы оптимизации, делающие обучение и предсказания более быстрыми по сравнению с аналогами. 1
• Стабильность и воспроизводимость. 1 Алгоритм предлагает методы, обеспечивающие стабильные результаты даже при изменении порядка входных данных. 1
• Интерпретируемость. 3 CatBoost предоставляет инструменты для оценки важности признаков и SHAP-значения для интерпретируемости. 1
• Масштабируемость. 3 CatBoost поддерживает распределённое обучение на нескольких машинах и графических процессорах, что позволяет быстро обучать модели на больших наборах данных. 3