Pythonでcatboostを使ってみる - Qiita

catboostとは？ 決定木ベースの勾配ブースティングに基づく機械学習ライブラリ。 最近、kaggleでも使われはじめられており、特徴としては以下のようだ。 1. 回帰、分類の教師あり学習に対応 2. kaggleで主流のxgboostとlightGBMと比較しても高い精度、学習速度を誇る 3. GPU、マルチGPUに対応 4. 幅広い言語対応（Python、R、C/C++） 自身はkaggleの教師あり学習コンペはlightGBMを使っていたが、 性能が良いということなので一度触ってみる。 インストール 自分がPythonユーザであるためPythonでの導入方法を記す。 ただ、pipが既にインストールされていればかなり簡単。 必要なパッケージのインストール # 必須パッケージ pip install numpy pip install six pip install catboost