Python: CatBoost を使ってみる

DRANK

今回は CatBoost という、機械学習の勾配ブースティング決定木 (Gradient Boosting Decision Tree) というアルゴリズムを扱うためのフレームワークを試してみる。 CatBoost は、同じ勾配ブースティング決定木を扱うフレームワークの LightGBM や XGBoost と並んでよく用いられている。 CatBoost は学習にかかる時間が LightGBM や XGBoost に劣るものの、特にカテゴリカル変数を含むデータセットの扱いに定評がある。 ただし、今回使うデータセットはカテゴリカル変数を含まない点について先に断っておく。 使った環境は次の通り。 …