catboost

Python, R, Java, C++용 랭킹, 분류, 회귀 및 기타 머신러닝 작업에 사용되는 빠르고 확장 가능하며 고성능인 Gradient Boosting on Decision Trees 라이브러리. CPU 및 GPU 연산을 지원합니다.

피처 엔지니어링, 하이퍼파라미터 튜닝, 설명 및 자동 문서화를 지원하는 테이블 데이터용 AutoML Python 패키지

구현체가 포함된 결정, 분류 및 회귀 트리에 관한 연구 논문 모음

scikit-learn 호환 모델, 통계적 방법 및 파운데이션 모델을 사용하는 시계열 예측용 Python 라이브러리

CatBoost 튜토리얼 저장소

구현 코드가 포함된 그래디언트 부스팅 연구 논문 모음

전통적인 ML 모델을 위한 Ollama입니다. XGBoost, LightGBM, scikit-learn, CatBoost 및 ONNX 모델을 네이티브 C99 추론 코드로 변환하는 AOT 컴파일러로, Python 추론 대비 336배 빠릅니다.

머신러닝 알고리즘(의사결정 나무, 랜덤 포레스트, 엑스트라 트리, XGBoost, 스태킹, k-means, 베이지안 최적화 등)을 활용한 침입 탐지 시스템(IDS-ML) 개발 코드