Impulsiona os teus projectos de aprendizagem automática com o CatBoost, uma poderosa biblioteca de gradiente de reforço que se destaca no tratamento de dados categóricos e em aplicações do mundo real.
CatBoost é uma biblioteca de alto desempenho e de código aberto para o reforço de gradiente em árvores de decisão. O gradient boosting é uma técnica de aprendizado de máquina usada para problemas de classificação e regressão, em que vários modelos fracos, normalmente árvores de decisão, são combinados para criar um modelo preditivo mais forte. O CatBoost destaca-se no tratamento de caraterísticas categóricas, que são variáveis que representam categorias em vez de valores numéricos. Desenvolvido por investigadores e engenheiros da Yandex, pode ser utilizado para tarefas como deteção, classificação, recomendação e previsão.
O CatBoost oferece várias vantagens sobre outros algoritmos de gradiente-boost, como o XGBoost e o LightGBM. Um dos seus principais pontos fortes é a sua capacidade de trabalhar diretamente com caraterísticas categóricas sem necessitar de um pré-processamento extensivo, como a codificação one-hot. Isto é conseguido através de uma técnica chamada ordered boosting, que ajuda a reduzir o sobreajuste e a melhorar o desempenho da generalização.
Além disso, o CatBoost oferece suporte integrado para lidar com valores ausentes, simplificando ainda mais o processo de preparação de dados. Também oferece GPU aceleração para um treinamento mais rápido, especialmente benéfico ao trabalhar com grandes conjuntos de dados. A capacidade do CatBoost de lidar com dados categóricos de forma eficiente torna-o particularmente adequado para tarefas que envolvem dados estruturados, frequentemente encontrados em indústrias como finanças, comércio eletrónico e fabrico.
O CatBoost constrói um conjunto de árvores de decisão sequencialmente. Em cada iteração, uma nova árvore é construída para corrigir os erros cometidos pelo conjunto existente. Esse processo continua até que um número especificado de árvores seja construído ou o desempenho do modelo pare de melhorar significativamente.
O algoritmo utiliza uma nova técnica denominada estatística de objectivos ordenados para converter caraterísticas categóricas em representações numéricas durante o treino. Esta técnica ajuda a evitar a fuga de alvos, um problema comum quando se lida com dados categóricos, em que a informação da variável-alvo se infiltra inadvertidamente na representação das caraterísticas.
A versatilidade e o desempenho do CatBoost levaram à sua adoção em várias aplicações do mundo real.
No sector financeiro, o CatBoost é utilizado para detetar transacções fraudulentas através da análise de padrões nos dados de transação, que muitas vezes incluem inúmeras caraterísticas categóricas, como o tipo de transação, a categoria do comerciante e a localização. A sua capacidade de tratar estas caraterísticas diretamente sem um pré-processamento extensivo torna-o altamente eficaz para esta tarefa.
A publicidade online depende muito da previsão da probabilidade de um utilizador clicar num anúncio. O CatBoost é utilizado para criar modelos que prevêem as taxas de cliques, tendo em conta factores como a demografia do utilizador, o conteúdo do anúncio e o comportamento histórico dos cliques. O seu desempenho em conjuntos de dados com uma mistura de caraterísticas numéricas e categóricas torna-o uma escolha popular para esta aplicação.
As plataformas de comércio eletrónico utilizam o CatBoost para criar sistemas de recomendação. Ao analisar a navegação do utilizador e o histórico de compras, juntamente com os atributos do produto, o CatBoost pode gerar recomendações personalizadas de produtos, melhorando a experiência do utilizador e aumentando potencialmente as vendas.
As companhias de seguros utilizam o CatBoost para avaliar o risco associado a potenciais clientes. Ao analisar vários factores, como a idade, a localização e o tipo de apólice, os modelos CatBoost podem prever a probabilidade de ocorrência de sinistros, ajudando as seguradoras a tomar decisões informadas sobre prémios e coberturas.
Embora o CatBoost partilhe semelhanças com outros algoritmos de gradiente de reforço, como o XGBoost e o LightGBM, tem vantagens distintas. Ao contrário do XGBoost, que requer que as caraterísticas categóricas sejam pré-processadas utilizando técnicas como a codificação de um ponto, o CatBoost pode tratá-las diretamente. Isso simplifica o fluxo de trabalho e muitas vezes leva a um melhor desempenho, especialmente ao lidar com caraterísticas categóricas de alta cardinalidade.
Comparado com o LightGBM, a técnica de boosting ordenado do CatBoost pode fornecer um melhor desempenho de generalização, especialmente em conjuntos de dados menores. No entanto, o LightGBM geralmente treina mais rápido, especialmente em conjuntos de dados muito grandes, devido à sua abordagem baseada em histograma.
Embora o CatBoost vise principalmente dados estruturados, ele pode ser combinado com modelos de visão computacional para melhorar o desempenho em determinadas aplicações. Por exemplo, as caraterísticas extraídas de imagens usando Ultralytics YOLO podem ser usadas juntamente com outras caraterísticas categóricas e numéricas como entrada para um modelo CatBoost. Esta abordagem pode ser benéfica em tarefas como a análise de imagens médicas, em que os dados do paciente (idade, sexo, historial médico) podem ser combinados com caraterísticas de imagem para melhorar a precisão do diagnóstico. Também é possível treinar, validar, prever e exportar modelos usando o pacoteUltralytics Python .
Embora o Ultralytics HUB tenha sido concebido principalmente para treinar e implementar modelos de visão computacional como Ultralytics YOLO , é possível integrar modelos CatBoost no pipeline. Por exemplo, depois de treinar um modelo de deteção de objectos utilizando o Ultralytics HUB, as caraterísticas dos objectos detectados podem ser exportadas e utilizadas como entrada para um modelo CatBoost para tarefas de análise ou previsão adicionais. Isto demonstra a flexibilidade da combinação de diferentes técnicas de aprendizagem automática para criar soluções de IA abrangentes.
