文件名称:catboost:决策树上的快速,可扩展,高性能的梯度增强库,用于对Python,R,Java,C ++进行排名,分类,回归和其他机器学习任务。 支持CPU和GPU上的计算
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更新时间:2024-02-23 19:42:31
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| | | | CatBoost是一种基于决策树的机器学习方法。 CatBoost的主要优点: 与许多数据集上的其他GBDT库,质量更高。 同类最佳的速度。 同时支持功能。 快速的GPU和多GPU支持开箱即用地进行培训。 可视化工具。 入门和文档 所有CatBoost文档均。 按照以下说明安装CatBoost 接下来,您可能要调查: 和预测 如果您无法在浏览器中打开文档,请尝试将yastatic.net和yastat.net添加到隐私标记中允许的域列表中。 生产中的Catboost模型 如果要在应用程序中评估Catboost模型,请阅读。 问题和错误报告 要报告错误,请使用页面。 使用catboost标签询问有关的问题,我们将监视新问题。 在或讲俄语的寻求即时建议 帮助改善CatBoost 查看并以查看可以改进的地方;如果需要,也可以解决问题。 将您的故事和经验添加到。 要为CatBoost做出贡献,您需要先阅读CLA文本并添加到您的拉取请求中,即表示您同意CLA的条款。 可以在找到更多信息 有关贡献者的说明,请参见。 新闻 最新新闻发布在。 参考文件 Ann