catboost

Python、R、Java、C++向けの、ランキング、分類、回帰などの機械学習タスクに使用される、高速でスケーラブルな高パフォーマンスなGradient Boosting on Decision Treesライブラリ。CPUおよびGPUでの計算をサポート。

特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータチューニング、説明可能性、自動ドキュメント生成を備えた、表形式データ向けAutoML用Pythonパッケージ

決定木、分類木、回帰木に関する研究論文と実装のコレクション

scikit-learn 互換モデル、統計的手法、基盤モデルを使用した時系列予測用 Python ライブラリ

CatBoostのチュートリアルリポジトリ

実装付きのgradient boostingに関する研究論文の厳選リスト。

古典的な ML モデル向けの Ollama。XGBoost、LightGBM、scikit-learn、CatBoost、ONNX モデルをネイティブの C99 推論コードに変換する AOT コンパイラ。1 つのコマンドでロードし、1 つのコマンドでサーブする。Python 推論より 336 倍高速。

IDS-ML のコード：機械学習アルゴリズム（決定木、ランダムフォレスト、エクストラツリー、XGBoost、スタッキング、k-means、ベイズ最適化など）を使用した侵入検知システム開発