CatBoost

CatBoostは、"Categorical Boosting "の略で、勾配ブースティングのフレームワークに基づいて構築された、高性能なオープンソースのアルゴリズムである。 勾配ブースティングのフレームワークに基づいて構築された高性能なオープンソースのアルゴリズムである。Yandexによって開発され、特に カテゴリ特徴（数値ではなくラベル値を含む変数）の扱いに優れている。 数値ではなくラベル値を含む変数である。多くの 多くの機械学習（ML）モデルは、これらのラベルを変換するために 多くの機械学習（ML）モデルは、これらのラベルを数値フォーマットに変換するための大規模なデータ前処理を必要としますが、CatBoostは学習中にそれらをネイティブに処理します。 この機能により、CatBoostは以下のような表形式のデータを扱うための最良の選択肢となります。 データ・サイエンティストは、分類、回帰、および分類のためのロバストなモデルを構築することができます。 データ・サイエンティストは、より高い効率性と精度で、分類、回帰、およびランキング・タスクのための堅牢なモデルを構築することができます。

コアコンセプトと主な特徴

CatBoostは、従来の勾配ブースティング決定木(GBDT)を改良し、安定性と予測力を向上させたアルゴリズムです。 を改良したものである。

• ネイティブのカテゴリー特徴処理：CatBoostの最大の特徴は、数値以外のデータを直接処理できることです。 非数値データを直接処理できることです。標準的な ワンホット・エンコーディングを使用する代わりに、CatBoostは「順序付きターゲット統計」と呼ばれる効率的な方法を採用している。 の代わりに、CatBoost は "順序付きターゲット統計" と呼ばれる効率的な手法を採用しています。この手法 情報損失を減らし、学習データの品質維持に役立つ。 を維持するのに役立ちます。
• 注文されたブースティングオーバーフィッティング オーバーフィッティング（モデルがパターンではなくノイズを学習する一般的な問題）に対抗するために CatBoostでは、順列駆動型のアプローチを採用している。この方法は順序ブースティングと呼ばれ、モデルが現在のターゲット変数に依存しないことを保証する。 この方法は、モデルが自身の残差を計算するために、現在のデータポイントのターゲット変数に依存しないことを保証する、 ターゲット漏れを効果的に防ぐことができる。
• 対称ツリー：不規則な木を成長させる他のアルゴリズムとは異なり、CatBoostはバランスの取れた対称決定木を構築する、 対称決定木を構築する。この構造により 予測段階での実行が非常に高速になり、本番環境での推論レイテンシーを大幅に削減します。 を大幅に削減します。

CatBoostとXGBoostおよびLightGBMの比較

グラディエント・ブースティングの分野では、CatBoostはしばしば以下のものと比較される。 XGBoostと LightGBMと比較されることが多い。3つとも強力な なアンサンブル手法であるが、ツリー構築とデータ処理に対するアプローチが異なる。 構築とデータ処理のアプローチに違いがある。

• 前処理：XGBoostとLightGBMは、通常、ユーザが手作業で を手動で行う必要がある。 を手動で行う必要がある。CatBoostはこれを自動化し、開発時間を大幅に節約します。
• 精度：データ統計の斬新な処理と対称構造により、CatBoostは多くの場合、デフォルトのCatBoostよりも高い精度を達成します。 は、デフォルトのハイパーパラメータですぐに高い精度を達成します。 ハイパーパラメータを使用することで
• 学習速度：LightGBMは一般的に巨大なデータセットでの学習速度が速いが、CatBoostは特に推論時の学習速度に優れている。 特に推論時の速度は拮抗しており、リアルタイムのアプリケーションに最適である。

実際のアプリケーション

CatBoostは、構造化データが普及している業界で広く採用されている。

1. 金融詐欺の検出：金融機関はCatBoostを活用して 不正取引を特定するための異常検知に トランザクションを特定します。加盟店ID、トランザクションの種類、場所などのカテゴリ入力を分析することで、このモデルは複雑な事前エンコーディング・パイプラインを必要とせずに、疑わしいアクティビティに高精度でフラグを立てることができます。 複雑な事前エンコーディング・パイプラインを必要とせずに、高精度で疑わしいアクティビティにフラグを立てることができます。このアプリケーションは このアプリケーションは 金融におけるAI において重要である。
2. Eコマース推奨システム：小売プラットフォームは レコメンデーションシステムにこのアルゴリズムは このアルゴリズムは、商品カテゴリー、ユーザー属性、購入履歴などの多様な特徴を分析することで、ユーザーの嗜好を予測する。 履歴を分析する。これは、企業がパーソナライズされたコンテンツを提供し、顧客維持を向上させるのに役立つ。 小売業におけるAIが在庫管理を最適化するのと同様である。

CatBoostの導入

CatBoostをプロジェクトに統合するのは、そのScikit-learn互換APIのおかげで簡単だ。以下は カテゴリ特徴を含むデータで分類器を学習する方法の簡潔な例です。

from catboost import CatBoostClassifier

# Sample data: Features (some categorical) and Target labels
train_data = [["Summer", 25], ["Winter", 5], ["Summer", 30], ["Winter", 2]]
train_labels = [1, 0, 1, 0]  # 1: Go outside, 0: Stay inside

# Initialize the model specifying the index of categorical features
model = CatBoostClassifier(iterations=10, depth=2, learning_rate=0.1, verbose=False)

# Train the model directly on the data
model.fit(train_data, train_labels, cat_features=[0])

# Make a prediction on new data
prediction = model.predict([["Summer", 28]])
print(f"Prediction (1=Go, 0=Stay): {prediction}")

AIエコシステムにおける関連性

CatBoostは表形式データの領域を支配しているが、最新のAIパイプラインでは、以下のようなマルチモーダルモデルが必要とされることが多い。 構造化データ 現代のAIパイプラインは、構造化データと画像のような非構造化入力を組み合わせたマルチモーダルモデルを必要とすることが多い。例えば、不動産評価システムは、CatBoostを使用して物件の特徴（郵便番号、面積）を分析することができる。 不動産の特徴（郵便番号、面積）と Ultralytics YOLO11を使用する。 コンピュータ・ビジョンを使って物件写真を分析する。両方のツールを理解することで 開発者は、利用可能なデータの全領域を活用する包括的なソリューションを作成することができます。