CatBoost: Das Must-Have im Machine Learning

Seit 2017 ergänzt CatBoost die bestehende Palette an Tools für maschinelles Lernen. CatBoost ist schnell, effizient und präzise und gehört zu den führenden Technologien im Bereich des Gradient Boosting. In diesem Artikel erklären wir dir alles, was du über diese Technologie wissen musst: Anwendungen, Vorteile, Funktionsweise.

Was ist CatBoost ?

CatBoost ist ein Open-Source-Algorithmus, der Machine Learning verwendet. Er wurde von Yandex, einem russischen Unternehmen, entwickelt. Ursprünglich hatte das Unternehmen MatrixNet entwickelt. Eine Gradient Booster Library, die von Andrey Gulin entworfen wurde, um Suchergebnisse zu klassifizieren. Nach und nach entwickelte sich das Projekt unter der Leitung von Anna Veronika Dorogush weiter und führte 2017 zu CatBoost.

Ein auf Gradient Boosting basierender Algorithmus

CatBoost basiert auf Gradient Boosting. Das ist eine Technik, die das Lernen fördert, selbst wenn Daten aus verschiedenen Quellen vorliegen. Die Idee ist dann, schwache Lerner in starke Lerner zu verwandeln. Um dies zu erreichen, bauen die neuen Modelle auf den alten auf, indem sie sie verbessern und Fehler reduzieren. Jeder Entscheidungsbaum ist dann eine Weiterentwicklung eines ersten Datensatzes. Der Algorithmus lernt und verbessert sich, um bessere Entscheidungen zu treffen. Als Technologie, die Gradient Boosting auf den Entscheidungsbaum anwendet, ist CatBoost komplementär zu Deep Learning. Allerdings ist dieses Tool einfacher zu verwenden. Denn Deep Learning arbeitet oft mit homogenen Daten, insbesondere mit sensorischen Daten wie Bildern oder Tönen. CatBoost hingegen kann mit heterogenen Daten arbeiten und genaue Vorhersagen machen. Dies ist bei vielen Machine-Learning-Tools nicht unbedingt der Fall, da diese größtenteils mit digitalen Daten arbeiten.

Verschiedene Anwendungen

CatBoost kann für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, z. B. für Empfehlungssysteme, persönliche Assistenten (mit Spracherkennung), selbstfahrende Autos, Wettervorhersagen usw. Um diese verschiedenen Modelle zu erstellen, benötigt CatBoost verschiedene Datenquellen. Für Wettervorhersagen nutzt der Algorithmus z. B. historische Wetterdaten, Informationen von Wetterstationen, Radarmessungen oder Wettermodelle. Durch diese Fähigkeit, unterschiedliche Daten zu lernen und zu verarbeiten, kann CatBoost für alle Arten von Branchen eingesetzt werden.

Was sind die Vorteile dieses Algorithmus?

CatBoost gehört heute zu den erfolgreichsten Machine-Learning-Tools. Und das aus mehreren Gründen:

• Hohe Qualität ohne Anpassung der Einstellungen: Die Standardeinstellungen von CatBoost reichen völlig aus, um Datenexperten eine optimale Qualität zu bieten. Sie müssen also keine Zeit damit verschwenden, die verschiedenen Einstellungen anzupassen.
• Verarbeitung kategorialer Daten: Catboost kann nicht nur numerische Daten verarbeiten, sondern auch andere, nicht numerische Daten, wie z. B. Textdaten, Farben etc. Dies erspart den Datenwissenschaftlern die Umwandlung von Daten in Zahlen. So können sie Daten in mehreren Formaten auswerten, ohne dass dies das Lernen mit CatBoost beeinträchtigt.
• Schnelle und skalierbare GPU-Version: CatBoosts Gradienten-Boosting-Algorithmus wird sehr schnell auf der Grafikprozessor-Einheit (GPU) implementiert. Er ist auf der GPU siebenmal schneller als auf der CPU (dem Hauptprozessor des Computers).
• Höchste Genauigkeit: CatBoost erstellt Modelle mit höchster Genauigkeit.
• Schnelle Vorhersagen: Im Gegensatz zu anderen Machine-Learning-Tools ist es nicht notwendig, mehrere Versuche zu starten, um hervorragende Ergebnisse zu erzielen. CatBoost liefert bereits in der ersten Runde optimale Modelle.

Catboost bietet Data Scientists also ein Machine-Learning-Tool, das sowohl einfach zu benutzen als auch äußerst effizient ist.

Wie funktioniert CatBoost ?

CatBoost kann unter Linux, Windows und MacOS installiert werden. Und vor allem ist es möglich, es mit Python oder R zu verwenden. Außerdem ist Catboost auch mit anderen Frameworks kompatibel, die auf Machine Learning basieren, wie z. B. Tensor flow. Nach diesen Ausführungen sollte man sich die Besonderheiten von CatBoost in Bezug auf seine Verwendung ansehen. Die gute Nachricht ist, dass der Algorithmus sehr leicht zu erlernen ist. CatBoost unterstützt die One-Hot-Kodierung für die Verarbeitung kategorialer Daten. Du musst also keine nicht-numerischen Daten in Zahlen umwandeln. Es ist jedoch wichtig, dass die kategorischen Spalten angegeben werden (mithilfe des cat_features-Vektors). Andernfalls könnten sie als numerische Daten behandelt werden. Außerdem müssen die Daten vorbereitet werden, insbesondere die NAs (leer oder null). Aber das ist wie bei jedem anderen Machine-Learning-Tool auch. Um mehr darüber zu erfahren, wie CatBoost funktioniert, solltest du am besten eine spezielle Ausbildung absolvieren. Wie unsere Data Scientist-Schulung, in der du die verschiedenen Machine-Learning-Tools beherrschen wirst.