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okpy•15日前

catboost: The Ultimate Guide to Python Library

Python catboost ライブラリ完全ガイド catboost は、Yandex によって開発された、特にカテゴリ変数（categorical features）の処理に強い勾配ブースティング（Gradient Boosting）ライブラリです。前処理が最小限で済み、高速かつ高精度な学習が可能なことから、実務でも広く使われています。本記事では、Python での catboost の使い方を日本語で紹介します。 1. catboost の概要 カテゴリ変数を自動的に処理可能（エンコーディング不要）。 欠損値の自動処理に対応。 GPU 対応、sklearn API 互換。 高精度・高汎化…

#Python catboost#CatBoost#python library

関連ブログ

あるケミストの独り言（winchemwinの日記）•2年前

機械学習による（中古）不動産価格の予測　その10　Catboost でのモデル作成

前回までの記事でlightGBMを用いた予測モデル作成について紹介してきました。今回は別の勾配Boosting手法として「Catboost」で予測モデル作成を検討した事例について紹介します。「Catboost」は2017年に登場したアンサンブル学習法でYandex社から発表されたもののようです。データセットの種類によってはXgboostやLightGBMよりも良い結果を出しているようなので、これまでのデータについてCatboostでも検討してみることにしました。 コード１ ライブラリー等のインポート まずはいつものようにライブラリーのインポートです。catboost は予めpip instal…

#機械学習#不動産価格#CatBoost
使って学ぶAWS•3年前

SageMaker CanvasとRandomForestとCatBoostで性能を簡易に比較してみた。

はじめに SageMaker Canvasは、SageMakerのAutoMLのようなもので、構造化データを突っ込んで、モデル作成！って押すとモデルが作成される。 今回はその性能を自分の目で確かめてみようと思う。 ちなみにタイトルに性能比較とかたいそうなことが書いてあるけど、ちょっと試してみただけです。 詳細な条件とか、実験計画とかはなしに、気楽な実験です。 DataSet Allstate Claims Severityデータセットを利用。 Allstate Claims Severity | Kaggle 保険の請求額を推測するモデルを構築すれば良い。簡単に言えば、回帰問題。 カテゴリ変数…

#AWS#SageMaker#MachineLearning#CatBoost#RandomForest