CatBoost — библиотека градиентного бустинга с открытым исходным кодом от Yandex для классификации, регрессии и ранжирования, с поддержкой категориальных признаков, обучением на CPU/GPU, распределённым обучением через Apache Spark и API для Python, R, Java и C++.
Открытый код. Новые возможности.
Находите качественные проекты с открытым исходным кодом, отправляйте проекты анонимно, заявляйте права на свои проекты и редактируйте их.
Немного любопытства. Мир открытого кода.
THE FIRST COLLECTIONLightGBM — это быстрый, распределенный и высокопроизводительный фреймворк градиентного бустинга на основе алгоритмов решающих деревьев, оптимизированный для эффективности и работы с большими данными.
XGBoost — это оптимизированная распределённая библиотека градиентного бустинга, которая является эффективной, гибкой и переносимой. Она реализует алгоритмы машинного обучения в рамках градиентного бустинга и предоставляет параллельный бустинг деревьев (GBDT, GBM) для точного и быстрого решения задач науки о данных. Работает в основных распределённых средах и поддерживает несколько языков.