Продвинутый анализ данных на Python
Мы предлагаем комплексный анализ данных на Python, используя современные подходы, которые помогают бизнесу решать широкий спектр задач. Благодаря гибкости и возможностям Python, мы можем обрабатывать большие объемы данных, находить скрытые паттерны и получать точные прогнозы, опираясь на лучшие практики в области аналитики.
Арсенал
Кликните на чип
CatBoost
Продвинутая библиотека градиентного бустинга на деревьях решений с открытым исходным кодом от «Яндекс». Используется в поисковых и рекомендательных системах.
Решает задачи:
- Классификации
- Регрессии
CatBoost был внедрён Европейским центром ядерных исследований (ЦЕРН) при исследованиях на Большом адронном коллайдере (БАК) для объединения информации с различных частей детектора LHCb в максимально точное, агрегированное знание о частице. Используя для комбинирования данных CatBoost, учёным удалось добиться улучшения качественных характеристик финального решения, где результаты CatBoost оказались лучше результатов, получаемых с использованием других методов