catboost

CatBoost 是由 Yandex 开发的一个快速、可扩展且高性能的梯度提升决策树（Gradient Boosting on Decision Trees）库，用于机器学习任务。

CatBoost 的主要特点包括：

多种机器学习任务：适用于排名、分类、回归以及其他机器学习任务。
多语言支持：提供了 Python、R、Java 和 C++ 的接口。
CPU 和 GPU 计算：支持在 CPU 和 GPU 上进行计算，以利用现代硬件加速机器学习模型的训练和推理。
高性能：优化了算法，以提供快速的训练速度和预测速度。
易于使用：提供了简洁的 API，简化了模型的训练和使用。
Apache-2.0 许可证：作为一个开源项目，CatBoost 使用 Apache-2.0 许可证，允许自由使用和修改。
CatBoost 适用于需要处理大规模数据集和复杂预测模型的场合，特别是在需要高性能和可扩展性的场景中。