CatBoost

CatBoost (Categorical Boosting) là một thuật toán học máy mã nguồn mở dựa trên phương pháp tăng cường gradient trên cây quyết định. Được phát triển bởi Yandex, thuật toán này được thiết kế để mang lại hiệu suất cao với việc chuẩn bị dữ liệu tối thiểu, đặc biệt xuất sắc trong việc xử lý dữ liệu phân loại—các biến đại diện cho các nhóm hoặc nhãn riêng biệt thay vì các giá trị số. Trong khi các thuật toán truyền thống thường yêu cầu các kỹ thuật tiền xử lý phức tạp như mã hóa one-hot để chuyển đổi các danh mục thành số, CatBoost có thể xử lý trực tiếp các đặc trưng này trong quá trình huấn luyện. Khả năng này, kết hợp với khả năng giảm thiểu hiện tượng quá khớp thông qua phương pháp tăng cường có thứ tự, làm cho nó trở thành một lựa chọn mạnh mẽ cho nhiều nhiệm vụ mô hình hóa dự đoán trong khoa học dữ liệu.

Ưu điểm cốt lõi và cơ chế hoạt động

CatBoost khác biệt so với các phương pháp kết hợp khác nhờ một số lựa chọn kiến ​​trúc ưu tiên độ chính xác và tính dễ sử dụng.

• Hỗ trợ phân loại gốc : Thuật toán sử dụng kỹ thuật thống kê mục tiêu có thứ tự để chuyển đổi các giá trị phân loại thành số trong quá trình huấn luyện. Điều này ngăn chặn hiện tượng rò rỉ mục tiêu thường thấy với các phương pháp mã hóa tiêu chuẩn, bảo toàn tính toàn vẹn của quá trình xác thực.
• Tăng cường có thứ tự : Các phương pháp tăng cường độ dốc tiêu chuẩn có thể bị ảnh hưởng bởi sự dịch chuyển dự đoán, một loại sai lệch trong trí tuệ nhân tạo . CatBoost giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng phương pháp dựa trên hoán vị để huấn luyện mô hình, đảm bảo rằng mô hình không bị quá khớp với phân bố dữ liệu huấn luyện cụ thể.
• Cây đối xứng : Không giống như nhiều thư viện boosting khác xây dựng cây theo chiều sâu hoặc theo từng lá, CatBoost xây dựng cây đối xứng (cân bằng). Cấu trúc này cho phép tốc độ suy luận cực nhanh, điều rất quan trọng đối với các ứng dụng suy luận thời gian thực .

CatBoost so với XGBoost và LightGBM

CatBoost thường được đánh giá cùng với các thư viện tăng cường phổ biến khác. Mặc dù chúng có cùng khung nền tảng, nhưng chúng lại có những đặc điểm riêng biệt.

• XGBoost : Một thư viện rất linh hoạt và được sử dụng rộng rãi, nổi tiếng về hiệu suất trong các cuộc thi khoa học dữ liệu . Nó thường yêu cầu tinh chỉnh siêu tham số cẩn thận và mã hóa thủ công các biến phân loại để đạt được hiệu suất tối đa.
• LightGBM : Thư viện này sử dụng chiến lược phát triển từng lá, giúp nó huấn luyện cực nhanh trên các tập dữ liệu khổng lồ. Tuy nhiên, nếu không có sự điều chỉnh cẩn thận, nó có thể dễ bị quá khớp trên các tập dữ liệu nhỏ hơn so với cây đối xứng ổn định của CatBoost.
• CatBoost : Thường cho độ chính xác tốt nhất ngay từ đầu với các tham số mặc định. Đây thường là lựa chọn ưu tiên khi tập dữ liệu chứa một số lượng đáng kể các đặc trưng phân loại, giúp giảm nhu cầu xử lý đặc trưng chuyên sâu.

Các Ứng dụng Thực tế

Tính ổn định của CatBoost khiến nó trở thành một công cụ đa năng trong nhiều ngành công nghiệp xử lý dữ liệu có cấu trúc.

1. Đánh giá rủi ro tài chính : Các ngân hàng và công ty fintech sử dụng CatBoost để đánh giá khả năng đủ điều kiện vay vốn và dự đoán rủi ro vỡ nợ. Mô hình này có thể tích hợp liền mạch nhiều loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như nghề nghiệp của người nộp đơn (dữ liệu phân loại) và mức thu nhập (dữ liệu số), để tạo ra hồ sơ rủi ro chính xác. Khả năng này là nền tảng của trí tuệ nhân tạo hiện đại trong lĩnh vực tài chính .
2. Đề xuất thương mại điện tử: Các nhà bán lẻ trực tuyến tận dụng CatBoost để cung cấp năng lượng cho hệ thống đề xuất cá nhân hóa. Bằng cách phân tích nhật ký hành vi người dùng, danh mục sản phẩm và lịch sử mua hàng, thuật toán dự đoán xác suất người dùng nhấp vào hoặc mua một mặt hàng, góp phần trực tiếp vào việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong tối ưu hóa bán lẻ .

Tích hợp với Thị giác máy tính

Mặc dù CatBoost chủ yếu là công cụ dành cho dữ liệu dạng bảng, nó đóng vai trò quan trọng trong các quy trình mô hình đa phương thức, nơi dữ liệu hình ảnh kết hợp với siêu dữ liệu có cấu trúc. Một quy trình phổ biến bao gồm việc sử dụng mô hình thị giác máy tính để trích xuất các đặc trưng từ hình ảnh và sau đó đưa các đặc trưng đó vào bộ phân loại CatBoost.

Ví dụ, một hệ thống định giá bất động sản có thể sử dụng Ultralytics YOLO26 để thực hiện nhận diện đối tượng trên ảnh chụp bất động sản, đếm số lượng các tiện nghi như bể bơi hoặc tấm pin mặt trời. Số lượng các đối tượng này sau đó được truyền dưới dạng các đặc trưng số vào mô hình CatBoost cùng với dữ liệu về vị trí và diện tích để dự đoán giá trị của ngôi nhà. Các nhà phát triển có thể quản lý thành phần xử lý hình ảnh của các quy trình này bằng cách sử dụng Nền tảng Ultralytics , giúp đơn giản hóa việc quản lý tập dữ liệu và triển khai mô hình.

Ví dụ sau đây minh họa cách tải một mô hình đã được huấn luyện trước. YOLO Mô hình này có thể trích xuất số lượng đối tượng từ một hình ảnh, sau đó có thể được sử dụng làm đặc trưng đầu vào cho mô hình CatBoost.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Run inference on an image
results = model("path/to/property_image.jpg")

# Extract class counts (e.g., counting 'cars' or 'pools')
# This dictionary can be converted to a feature vector for CatBoost
class_counts = {}
for result in results:
    for cls in result.boxes.cls:
        class_name = model.names[int(cls)]
        class_counts[class_name] = class_counts.get(class_name, 0) + 1

print(f"Features for CatBoost: {class_counts}")