В чем заключаются преимущества CatBoost перед другими алгоритмами градиентного бустинга?

Некоторые преимущества CatBoost перед другими алгоритмами градиентного бустинга:

• Обработка категориальных признаков. blog.skillfactory.ru pythonlib.ru CatBoost может работать с категориальными данными без предварительного кодирования. practicum.yandex.ru pythonlib.ru Это упрощает подготовку данных и сохраняет информацию, которая может быть утрачена при использовании других методов. practicum.yandex.ru
• Поддержка отсутствующих значений. blog.skillfactory.ru Алгоритм автоматически обрабатывает пропущенные значения, что уменьшает вероятность возникновения ошибок, связанных с отсутствием данных. practicum.yandex.ru
• Борьба с переобучением. practicum.yandex.ru CatBoost использует несколько методов для предотвращения переобучения, включая мощную регуляцию и усреднение. practicum.yandex.ru
• Скорость и производительность. practicum.yandex.ru В CatBoost реализованы оптимизации, делающие обучение и предсказания более быстрыми по сравнению с аналогами. practicum.yandex.ru Они включают в себя поддержку многоядерной обработки и эффективное использование памяти. practicum.yandex.ru
• Стабильность и воспроизводимость. practicum.yandex.ru Алгоритм предлагает методы, обеспечивающие стабильные результаты даже при изменении порядка входных данных. practicum.yandex.ru
• Совместимость и интеграция. pythonlib.ru CatBoost легко интегрируется с Python, R и поддерживает совместимость с популярными инструментами анализа данных. practicum.yandex.ru