CatBoost هي خوارزمية تعلم آلي مبنية علىGradient Boosting طورتها شركة Yandex، وتتميز بقدرتها العالية على التعامل مع البيانات الفئوية (Categorical Data) دون الحاجة إلى تحويلها يدويًا باستخدام تقنيات مثل One-Hot Encoding.
تُستخدم CatBoost في:
• التصنيف (Classification): مثل توقع سلوك العملاء أو تحديد فئة منتج.
• الانحدار (Regression): مثل التنبؤ بالأسعار أو الطلب.
• تحليل البيانات الفئوية المعقدة: بفضل دعمها المدمج للميزات التصنيفية.
ما يميزها أنها تقلل منoverfitting عبر آليات داخلية، وتُعطي أداءً قويًا وسرعة عالية في التدريب، مما يجعلها خيارًا شائعًا في التطبيقات العملية والمسابقات.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق