Kategorik veri işleme ve gerçek dünya uygulamalarında mükemmel olan güçlü bir gradyan artırma kitaplığı olan CatBoost ile makine öğrenimi projelerinizi güçlendirin.
CatBoost, karar ağaçlarında gradyan artırma için yüksek performanslı, açık kaynaklı bir kütüphanedir. Gradient boosting, sınıflandırma ve regresyon problemleri için kullanılan bir makine öğrenimi tekniğidir; burada birden fazla zayıf model, tipik olarak karar ağaçları, daha güçlü bir tahmin modeli oluşturmak için birleştirilir. CatBoost, sayısal değerler yerine kategorileri temsil eden değişkenler olan kategorik özelliklerin işlenmesinde mükemmeldir. Yandex araştırmacıları ve mühendisleri tarafından geliştirilen CatBoost, algılama, sıralama, tavsiye ve tahmin gibi görevler için kullanılabilir.
CatBoost, XGBoost ve LightGBM gibi diğer gradyan artırma algoritmalarına göre çeşitli avantajlar sunar. Başlıca güçlü yönlerinden biri, tek vuruşlu kodlama gibi kapsamlı bir ön işleme gerek kalmadan doğrudan kategorik özelliklerle çalışabilmesidir. Bu, aşırı uyumu azaltmaya ve genelleme performansını artırmaya yardımcı olan sıralı güçlendirme adı verilen bir teknikle elde edilir.
Ayrıca CatBoost, eksik değerlerin işlenmesi için yerleşik destek sağlayarak veri hazırlama sürecini daha da basitleştirir. Ayrıca, özellikle büyük veri kümeleriyle çalışırken faydalı olan daha hızlı eğitim için GPU hızlandırma sunar. CatBoost'un kategorik verileri verimli bir şekilde işleme yeteneği, onu özellikle finans, e-ticaret ve üretim gibi sektörlerde sıklıkla bulunan yapılandırılmış verileri içeren görevler için çok uygun hale getirir.
CatBoost sırayla bir karar ağaçları topluluğu oluşturur. Her iterasyonda, mevcut topluluk tarafından yapılan hataları düzeltmek için yeni bir ağaç inşa edilir. Bu süreç, belirli sayıda ağaç oluşturulana veya modelin performansı önemli ölçüde iyileşmeyi durdurana kadar devam eder.
Algoritma, eğitim sırasında kategorik özellikleri sayısal temsillere dönüştürmek için sıralı hedef istatistikleri adı verilen yeni bir teknik kullanır. Bu teknik, kategorik verilerle çalışırken sık karşılaşılan bir sorun olan ve hedef değişkenden gelen bilgilerin yanlışlıkla özellik temsiline sızdığı hedef sızıntısını önlemeye yardımcı olur.
CatBoost'un çok yönlülüğü ve performansı, çeşitli gerçek dünya uygulamalarında benimsenmesine yol açmıştır.
Finans sektöründe CatBoost, genellikle işlem türü, satıcı kategorisi ve konum gibi çok sayıda kategorik özellik içeren işlem verilerindeki kalıpları analiz ederek hileli işlemleri tespit etmek için kullanılır. Bu özellikleri kapsamlı bir ön işleme tabi tutmadan doğrudan ele alabilmesi onu bu görev için oldukça etkili kılmaktadır.
Çevrimiçi reklamcılık, büyük ölçüde bir kullanıcının bir reklama tıklama olasılığını tahmin etmeye dayanır. CatBoost, kullanıcı demografisi, reklam içeriği ve geçmiş tıklama davranışları gibi faktörleri göz önünde bulundurarak tıklama oranlarını tahmin eden modeller oluşturmak için kullanılır. Sayısal ve kategorik özelliklerin bir karışımını içeren veri kümelerindeki performansı, onu bu uygulama için popüler bir seçim haline getirmektedir.
E-ticaret platformları, öneri sistemleri oluşturmak için CatBoost'tan yararlanır. CatBoost, ürün özelliklerinin yanı sıra kullanıcı tarama ve satın alma geçmişini analiz ederek kişiselleştirilmiş ürün önerileri oluşturabilir, kullanıcı deneyimini geliştirebilir ve potansiyel olarak satışları artırabilir.
Sigorta şirketleri, potansiyel müşterilerle ilişkili riski değerlendirmek için CatBoost'u kullanır. CatBoost modelleri yaş, konum ve poliçe türü gibi çeşitli faktörleri analiz ederek hasar olasılığını tahmin edebilir ve sigortacıların primler ve kapsam hakkında bilinçli kararlar almasına yardımcı olabilir.
CatBoost, XGBoost ve LightGBM gibi diğer gradyan artırma algoritmalarıyla benzerlikler paylaşsa da, farklı avantajlara sahiptir. Kategorik özelliklerin one-hot encoding gibi teknikler kullanılarak önceden işlenmesini gerektiren XGBoost'un aksine, CatBoost bunları doğrudan işleyebilir. Bu, iş akışını basitleştirir ve özellikle yüksek kardinaliteli kategorik özelliklerle uğraşırken genellikle daha iyi performans sağlar.
LightGBM ile karşılaştırıldığında, CatBoost'un sıralı güçlendirme tekniği, özellikle daha küçük veri kümelerinde daha iyi genelleme performansı sağlayabilir. Ancak LightGBM, histogram tabanlı yaklaşımı nedeniyle özellikle çok büyük veri kümelerinde genellikle daha hızlı eğitilir.
CatBoost öncelikle yapılandırılmış verileri hedeflese de, belirli uygulamalarda performansı artırmak için bilgisayarla görme modelleriyle birleştirilebilir. Örneğin, görüntülerden çıkarılan özellikler Ultralytics YOLO modelleri, bir CatBoost modeline girdi olarak diğer kategorik ve sayısal özelliklerle birlikte kullanılabilir. Bu yaklaşım, teşhis doğruluğunu artırmak için hasta verilerinin (yaş, cinsiyet, tıbbi geçmiş) görüntü özellikleriyle birleştirilebildiği tıbbi görüntü analizi gibi görevlerde faydalı olabilir. Ayrıca Ultralytics Python paketini kullanarak modelleri eğitebilir, doğrulayabilir, tahmin edebilir ve dışa aktarabilirsiniz.
Ultralytics HUB öncelikle Ultralytics YOLO gibi bilgisayarla görme modellerini eğitmek ve dağıtmak için tasarlanmış olsa da, CatBoost modellerini boru hattına entegre etmek mümkündür. Örneğin, Ultralytics HUB kullanılarak bir nesne algılama modeli eğitildikten sonra, algılanan nesnelerin özellikleri dışa aktarılabilir ve daha ileri analiz veya tahmin görevleri için bir CatBoost modeli için girdi olarak kullanılabilir. Bu, kapsamlı yapay zeka çözümleri oluşturmak için farklı makine öğrenimi tekniklerini birleştirmenin esnekliğini göstermektedir.
