요약CatBoost는 Yandex에서 개발된 오픈소스 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting) 라이브러리로, 범주형 특징(categorical features)을 자동으로 처리하는 데 특화되어 있습니다. tabular 데이터 기반의 예측 모델링에서 매우 유용하며, AI 학습에서 과적합(overfitting)을 줄이고 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다. CatBoost를 활용해서 데이터 전처리 시간을 절감하고, 비즈니스 의사결정을 위한 빠른 인사이트를 얻을 수 있습니다.핵심 포인트- CatBoost는 범주형 데이터를 별도 변환 없이 처리할 수 있어서 실무 효율성이 높습니다.- Ordered boosting 기법으로 과적합을 방지하며, 모델의 일반화 성능을 강화합니다.- GPU를 지원하여 ..
