CatBoost

CatBoost — это алгоритм градиентного бустинга, представленный Прохоренковой и ее коллегами из Яндекса в 2018 году, который нативно обрабатывает категориальные переменные и использует упорядоченное кодирование целевой переменной для предотвращения утечки меток. Построение аддитивной ансамблевой модели из деревьев с перемешиванием порядка данных на каждой итерации часто делает его превосходящим XGBoost и LightGBM на данных с большим количеством категориальных признаков.