CatBoost

"범주형 부스팅"의 줄임말인 CatBoost는 고성능 오픈 소스 알고리즘으로 그래디언트 부스팅 프레임워크를 기반으로 구축된 고성능 오픈 소스 알고리즘입니다. Yandex에서 개발한 이 알고리즘은 특히 숫자 대신 레이블 값을 포함하는 변수인 범주형 기능을 처리하는 데 탁월하도록 설계되었습니다. 숫자. 많은 머신 러닝(ML) 모델에는 광범위한 데이터 전처리를 필요로 하는 반면, CatBoost는 학습 중에 기본적으로 이를 처리합니다. 이 기능 덕분에 데이터 과학자들이 표 형식의 데이터를 데이터 과학자가 분류, 회귀, 회귀를 위한 강력한 분류, 회귀, 순위 지정 작업을 위한 모델을 보다 효율적이고 정확하게 구축할 수 있습니다.

핵심 개념 및 주요 기능

캣부스트는 기존의 그래디언트 부스팅 의사 결정 트리(GBDT)를 개선하여 몇 가지 알고리즘을 도입함으로써 안정성과 예측력을 향상시키는 여러 가지 알고리즘을 도입하여 기존의 GBDT를 개선합니다.

• 네이티브 범주형 기능 처리: CatBoost의 가장 뚜렷한 특징은 다음과 같은 기능입니다. 숫자가 아닌 데이터를 직접 처리할 수 있다는 점입니다. 메모리 사용량을 증가시킬 수 있는 표준 원핫 인코딩을 사용하는 대신, 메모리 사용량과 차원성을 증가시킬 수 있는 표준 원핫 인코딩을 사용하는 대신, CatBoost는 "정렬된 대상 통계"라는 효율적인 방법을 사용합니다. 이 기법은 정보 손실을 줄이고 학습 데이터의 품질을 유지하는 데 도움이 됩니다. 훈련 데이터의 품질을 유지하는 데 도움이 됩니다.
• 주문 부스팅: 문제 해결 과적합(모델이 패턴 대신 노이즈를 학습하는 일반적인 문제) 을 학습하는 일반적인 문제인 과적합을 방지하기 위해 CatBoost는 순열 기반 접근 방식을 사용합니다. 정렬 부스팅이라고 하는 이 방법은 다음과 같은 이점을 보장합니다. 모델이 현재 데이터 포인트의 목표 변수에 의존해 자체 잔차를 계산하지 않도록 보장합니다, 목표 누수를 효과적으로 방지합니다.
• 대칭 트리: 불규칙한 트리를 키우는 다른 알고리즘과 달리 CatBoost는 균형 잡힌, 대칭 의사 결정 트리를 구축합니다. 이 구조는 다음을 가능하게 합니다. 예측 단계에서 매우 빠른 실행이 가능하여 프로덕션 환경의 추론 대기 시간을 프로덕션 환경에서의 추론 지연 시간을 크게 줄여줍니다.

캣부스트와 XGBoost 및 LightGBM 비교

그래디언트 부스팅의 환경에서 CatBoost는 종종 다음과 비교됩니다. XGBoost 및 LightGBM. 세 가지 모두 강력한 앙상블 메서드이지만 트리 트리 구성 및 데이터 처리 방식이 다릅니다.

• 전처리: XGBoost 및 LightGBM은 일반적으로 사용자가 수동으로 수행해야 합니다. 범주형 변수를 숫자로 변환하는 변수를 숫자로 변환해야 합니다. CatBoost는 이 과정을 자동화하여 개발 시간을 크게 절약합니다.
• 정확성: 새로운 데이터 통계 처리 방식과 대칭 구조로 인해 CatBoost는 종종 기본값으로 더 높은 정확도를 달성합니다. 하이퍼파라미터로 경쟁사 대비 높은 정확도를 달성합니다.
• 훈련 속도: 일반적으로 대규모 데이터 세트에 대한 훈련 속도는 LightGBM이 더 빠르지만, CatBoost는 특히 추론 분야에서 경쟁력 있는 속도를 제공하므로 실시간 애플리케이션에 이상적입니다.

실제 애플리케이션

CatBoost는 구조화된 데이터가 널리 사용되는 산업 전반에서 널리 채택되고 있습니다.

1. 금융 사기 탐지: 금융 기관은 CatBoost를 활용하여 이상 징후 탐지를 통해 사기 거래를 식별하기 위해 거래를 식별합니다. 이 모델은 판매자 ID, 거래 유형, 위치와 같은 범주형 입력을 분석하여 복잡한 사전 인코딩 파이프라인 없이도 복잡한 사전 인코딩 파이프라인 없이도 의심스러운 활동을 높은 정밀도로 플래그 지정할 수 있습니다. 이 애플리케이션은 다음 분야에서 금융 분야의 AI 자산을 보호하는 데 매우 중요합니다.
2. 이커머스 추천 시스템: 리테일 플랫폼은 CatBoost를 사용하여 추천 시스템을 강화합니다. 알고리즘 은 제품 카테고리, 사용자 인구 통계, 구매 내역 등 다양한 기능을 분석하여 사용자 선호도를 예측합니다. 히스토리. 이를 통해 기업은 다음과 같이 개인화된 콘텐츠를 제공하고 고객 유지율을 향상시킬 수 있습니다. 소매업의 AI는 재고 관리를 최적화합니다.

CatBoost 구현

Scikit-learn 호환 API 덕분에 CatBoost를 프로젝트에 통합하는 것은 간단합니다. 다음은 범주형 특징이 포함된 데이터로 분류기를 훈련하는 범주형 특징이 포함된 데이터로 분류기를 훈련하는 방법에 대한 간결한 예시입니다.

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 생태계에서의 관련성

캣부스트가 표 형식 데이터 영역을 지배하는 반면, 최신 AI 파이프라인에는 종종 다음과 같은 요구 사항이 있습니다. 구조화된 데이터와 이미지와 같은 비정형 입력 이미지와 같은 비정형 입력을 결합하는 멀티모달 모델이 필요한 경우가 많습니다. 예를 들어, 부동산 가치 평가 시스템에서는 CatBoost를 사용하여 다음을 분석할 수 있습니다. 부동산 특징(우편번호, 평방 피트) 및 Ultralytics YOLO11 을 사용하여 부동산 사진을 분석하고 컴퓨터 비전. 두 도구를 모두 이해하면 개발자는 사용 가능한 모든 데이터를 활용하는 포괄적인 솔루션을 만들 수 있습니다.