CatBoost

CatBoost (Categorical Boosting) é um algoritmo de aprendizagem automática de código aberto baseado em gradient boosting em árvores de decisão. Desenvolvido pela Yandex, foi concebido para oferecer alto desempenho com preparação mínima de dados, destacando-se especificamente no tratamento de dados categóricos — variáveis que representam grupos ou rótulos distintos, em vez de valores numéricos. Enquanto os algoritmos tradicionais frequentemente requerem técnicas complexas de pré-processamento, como codificação one-hot, para converter categorias em números, o CatBoost pode processar esses recursos diretamente durante o treinamento. Essa capacidade, combinada com a sua habilidade de reduzir o sobreajuste através do reforço ordenado, torna-o uma escolha robusta para uma ampla gama de tarefas de modelagem preditiva em ciência de dados.

Principais vantagens e mecanismo

O CatBoost distingue-se de outros métodos de conjunto através de várias escolhas arquitetónicas que priorizam a precisão e a facilidade de utilização.

• Suporte categórico nativo: O algoritmo usa uma técnica chamada estatísticas de alvo ordenadas para converter valores categóricos em números durante o treino. Isso evita o vazamento de alvos frequentemente observado em métodos de codificação padrão , preservando a integridade do processo de validação.
• Reforço ordenado: os métodos padrão de reforço de gradiente podem sofrer desvio de previsão, um tipo de viés na IA. O CatBoost resolve isso usando uma abordagem orientada por permutação para treinar o modelo, garantindo que ele não se ajuste excessivamente à distribuição específica dos dados de treino .
• Árvores simétricas: Ao contrário de muitas outras bibliotecas de reforço que desenvolvem árvores em profundidade ou em folhas, o CatBoost constrói árvores simétricas (equilibradas). Esta estrutura permite velocidades de inferência extremamente rápidas, o que é crucial para aplicações de inferência em tempo real.

CatBoost vs. XGBoost e LightGBM

O CatBoost é frequentemente avaliado juntamente com outras bibliotecas de boosting populares. Embora partilhem a mesma estrutura subjacente, elas têm características distintas.

• XGBoost: Uma biblioteca altamente flexível e amplamente utilizada, conhecida pelo seu desempenho em competições de ciência de dados. Normalmente, requer um ajuste cuidadoso dos hiperparâmetros e codificação manual das variáveis categóricas para atingir o desempenho máximo.
• LightGBM: Esta biblioteca utiliza uma estratégia de crescimento folha a folha, tornando-a excepcionalmente rápida para treinar em conjuntos de dados massivos. No entanto, sem uma regularização cuidadosa, ela pode ser propensa a sobreajuste em conjuntos de dados menores em comparação com as árvores simétricas estáveis do CatBoost.
• CatBoost: Frequentemente fornece a melhor precisão "pronta a usar" com parâmetros padrão. É geralmente a escolha preferida quando os conjuntos de dados contêm um número significativo de características categóricas, reduzindo a necessidade de engenharia de características extensiva.

Aplicações no Mundo Real

A robustez do CatBoost torna-o uma ferramenta versátil em vários setores que lidam com dados estruturados.

1. Avaliação de risco financeiro: Bancos e empresas de tecnologia financeira utilizam o CatBoost para avaliar a elegibilidade para empréstimos e prever inadimplências de crédito. O modelo pode integrar perfeitamente diversos tipos de dados, como a profissão do requerente (categórica) e o nível de renda (numérico), para criar perfis de risco precisos. Essa capacidade é a base da IA moderna em finanças.
2. Recomendações de comércio eletrónico: os retalhistas online utilizam o CatBoost para alimentar sistemas de recomendação personalizados. Ao analisar os registos de comportamento dos utilizadores, categorias de produtos e histórico de compras, o algoritmo prevê a probabilidade de um utilizador clicar ou comprar um item, contribuindo diretamente para a otimização da IA no retalho.

Integração com a visão computacional

Embora o CatBoost seja principalmente uma ferramenta para dados tabulares, ele desempenha um papel vital em fluxos de trabalho de modelos multimodais, onde dados visuais se encontram com metadados estruturados. Um fluxo de trabalho comum envolve o uso de um modelo de visão computacional para extrair características de imagens e, em seguida, alimentar essas características em um classificador CatBoost.

Por exemplo, um sistema de avaliação imobiliária pode usar o Ultralytics para realizar a detecção de objetos em fotos de propriedades, contando amenidades como piscinas ou painéis solares. As contagens desses objetos são então passadas como características numéricas para um modelo CatBoost, juntamente com dados de localização e metragem quadrada, para prever o valor da casa. Os programadores podem gerir o componente de visão desses pipelines usando a Ultralytics , que simplifica o gerenciamento de conjuntos de dados e a implementação de modelos.

O exemplo a seguir demonstra como carregar um YOLO pré-treinado para extrair contagens de objetos de uma imagem, que podem então servir como recursos de entrada para um modelo CatBoost.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Run inference on an image
results = model("path/to/property_image.jpg")

# Extract class counts (e.g., counting 'cars' or 'pools')
# This dictionary can be converted to a feature vector for CatBoost
class_counts = {}
for result in results:
    for cls in result.boxes.cls:
        class_name = model.names[int(cls)]
        class_counts[class_name] = class_counts.get(class_name, 0) + 1

print(f"Features for CatBoost: {class_counts}")