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CatBoost

CatBoost は、勾配ブースティング決定ツリー (GBDT) アルゴリズムの簡単かつ費用効果の高いオープンソース実装です。GBDT はより単純でより弱いモデルの集合から得られた推定のアンサンブルを組み合わせることで、ターゲット変数の正確な予測を試みる、教師あり学習アルゴリズムです。

CatBoost は GBDT に次の 2 つの重要なアルゴリズムの進歩をもたらします。

どちらの手法も、現在存在する勾配ブーストアルゴリズムの実装すべてに存在する、特殊なターゲットリークによって引き起こされる予測シフトに対処するために作成されました。このページには、CatBoost の Amazon EC2 インスタンスに関する推奨事項とサンプルノートブックについての情報が含まれています。

CatBoost アルゴリズムの Amazon EC2 インスタンス推奨

SageMaker AI CatBoost は現在、CPUs。CatBoost は (CPU バウンドではなく) メモリバウンドアルゴリズムです。そのため、コンピューティング最適化インスタンス (C5 など) よりも汎用コンピューティングインスタンス (M5 など) を選択することをお勧めします。さらに、トレーニングデータを保持するために、選択したインスタンスに十分なメモリを用意することを推奨します。

CatBoost サンプルノートブック

次の表は、Amazon SageMaker AI CatBoost アルゴリズムのさまざまなユースケースに対応するさまざまなサンプルノートブックの概要を示しています。

SageMaker AI でサンプルを実行するために使用できる Jupyter Notebook インスタンスを作成してアクセスする方法については、「」を参照してくださいAmazon SageMaker ノートブックインスタンス。ノートブックインスタンスを作成して開いたら、SageMaker AI Examples タブを選択して、すべての SageMaker AI サンプルのリストを表示します。ノートブックを開くには、その [Use (使用)] タブを選択し、[Create copy (コピーを作成)] を選択します。