CatBoost
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2025/02/07 07:05 UTC 版)
 |
|
| 作者 | Andrey Gulin:[1] / Yandex |
|---|---|
| 開発元 | Yandex and CatBoost Contributors[2] |
| 初版 | 2017年7月18日[3][4] |
| 最新版 |
1.2.7[5] / 2024年9月8日
|
| プログラミング 言語 |
Python, R, C++, Java |
| 対応OS | Linux, macOS, Windows |
| 種別 | 機械学習 |
| ライセンス | Apache License 2.0 |
| 公式サイト | catboost |
CatBoost [2]は、 Yandexが開発したオープンソースのソフトウェアライブラリ。勾配ブースティングフレームワークを提供する。従来のアルゴリズムと比較して、順列駆動型の手段によりカテゴリカル変数の処理を改良している[6]。Linux 、 Windows 、 macOSで動作し、 Python と R で利用できる[7] [8]。構築されたモデルは、C++、Java 、C#、Rust、Core ML、ONNX、PMML で実装できる[9]。ソースコードは Apache License でライセンスされており、GitHub で入手できる[2]。
2017年、InfoWorld 誌は、TensorFlow、 PyTorch、 XGBoost、その他 8 つのライブラリとともに「The best machine learning tools」として表彰した[10] 。
Kaggleは、CatBoost を世界で最も頻繁に使用されている機械学習フレームワークの 1 つとして挙げている。 2020年の調査では第8位[11] 、2021年の調査では第7位であった[12]。
2022年4月現在、CatBoost はPyPIリポジトリから 1 日あたり約 10 万回インストールされている[13]。
特徴
CatBoost は、主に次の特徴により、他の勾配ブースティングアルゴリズムと比較して人気を博している[14]。
- カテゴリカル変数のネイティブ処理[15]
- GPU を用いた高速な訓練[16]
- モデルと特徴分析のための視覚化とツール
- 忘却ツリーまたは対称ツリーを使用して実行を高速化する
- オーバーフィッティングを克服する順序付きブースティング[6]
歴史
2009年、Andrey Gulin が MatrixNet を開発した。MatrixNet は Yandex で検索結果のランク付けに使用された独自の勾配ブースティング・ライブラリであり、推奨システムや天気予報など、Yandex のさまざまなプロジェクトで使用されてきた。
2014〜2015年、Andrey Gulin は研究者チームと共に、「カテゴリカルデータの処理方法」の問題を解決することを目的とした Tensornet と呼ばれるプロジェクトを開始した。その結果、カテゴリデータを処理するためのさまざまなアプローチを持つ独自の勾配ブースティングライブラリが作成された。
2016年、Anna Dorogush が率いる Machine Learning Infrastructure チームは、Matrixnet や Tensornet を含む、Yandex での勾配ブースティングに取り組み始めた。彼らは CatBoost と呼ばれる勾配ブースティング ライブラリの次のバージョンを実装し、オープンソース化した。これは、カテゴリカルデータとテキストデータ、GPU トレーニング、モデル分析、視覚化ツールをサポートしていた。
CatBoost は 2017年7月にオープンソース化され、Yandex とオープンソースコミュニティで活発に開発されている。
応用例
- JetBrainsはコード補完に CatBoostを使用している[17]
- Cloudflare はボット検出に CatBoost を使用している[18]
- Careem は目的地予測に CatBoost を使用している[19]
関連項目
脚注
- ^ a b c “catboost/catboost”. GitHub. 2023年2月8日閲覧。
- ^ “Yandex open sources CatBoost, a gradient boosting machine learning library” (英語). TechCrunch. 2020年8月30日閲覧。
- ^ Yegulalp, Serdar (2017年7月18日). “Yandex open sources CatBoost machine learning library” (英語). InfoWorld. 2020年8月30日閲覧。
- ^ Release 1.2.7 - GitHub
- ^ a b Prokhorenkova, Liudmila; Gusev, Gleb (20 January 2019). "CatBoost: unbiased boosting with categorical features". arXiv:1706.09516 [cs.LG]。
- ^ “Python Package Index PYPI: catboost”. 2020年8月20日閲覧。
- ^ “Conda force package catboost-r”. 2020年8月30日閲覧。
- ^ “Maven Repository: ai.catboost » catboost-prediction”. mvnrepository.com. 2020年8月30日閲覧。
- ^ staff (27 September 2017). “Bossie Awards 2017: The best machine learning tools”. InfoWorld. 2023年2月8日閲覧。
- ^ “State of Data Science and Machine Learning 2020”. 2023年2月8日閲覧。
- ^ “State of Data Science and Machine Learning 2021”. 2023年2月8日閲覧。
- ^ “PyPI Stats catboost” (英語). PyPI Stats. 2023年2月8日閲覧。
- ^ Joseph (2020年2月29日). “The Gradient Boosters V: CatBoost” (英語). Deep & Shallow. 2020年8月30日閲覧。
- ^ Dorogush, Anna Veronika; Ershov, Vasily (24 October 2018). "CatBoost: gradient boosting with categorical features support". arXiv:1810.11363 [cs.LG]。
- ^ “CatBoost Enables Fast Gradient Boosting on Decision Trees Using GPUs” (英語). NVIDIA Developer Blog (2018年12月13日). 2020年8月30日閲覧。
- ^ “Code Completion, Episode 4: Model Training” (英語). JetBrains Developer Blog (2021年8月20日). 2023年2月8日閲覧。
- ^ “Stop the Bots: Practical Lessons in Machine Learning” (英語). The Cloudflare Blog (2019年2月20日). 2023年2月8日閲覧。
- ^ “How Careem’s Destination Prediction Service speeds up your ride” (英語). Careem (2019年2月19日). 2023年2月8日閲覧。
外部リンク
- CatBoost
- catboost/catboost - GitHub
- CatBoost - Yandex
- CatBoostのページへのリンク
