CatBoost

/kætˈbuːst/ カタブースト

1. CatBoostは、勾配ブースティングに基づく機械学習アルゴリズムおよびオープンソースライブラリです。

CatBoostは、Yandexによって開発された、カテゴリカル特徴量を効率的に処理することに特化した勾配ブースティングのフレームワークです。予測性能が高く、トレーニング時間が短いことが特徴です。
We decided to use CatBoost for our new predictive model because of its strong performance with categorical features. (カテゴリカル特徴量に対する強力なパフォーマンスのため、新しい予測モデルにCatBoostを使用することにしました。)