CatBoost - Amazon SageMaker AI
Suggerimento sulle istanze EC2 per l'algoritmo CatBoostNotebook di esempio

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CatBoost

CatBoost è un'implementazione open source ad alte prestazioni ed efficiente dell'algoritmo degli alberi delle decisioni di gradient boosting (Gradient Boosting Decision Tree, GBDT). Il GBDT è un'algoritmo di apprendimento supervisionato che tenta di prevedere con precisione una variabile di destinazione combinando un insieme di stime da un set di modelli più semplici e deboli.

CATBoost introduce due importanti progressi algoritmici in GBDT:

  1. L'implementazione del boosting ordinato, un'alternativa basata sulla permutazione all'algoritmo classico

  2. Un algoritmo innovativo per l'elaborazione di funzionalità categoriali

Entrambe le tecniche sono state create per contrastare un cambiamento di previsione causato da uno speciale tipo di perdita di dati di destinazione presente in tutte le implementazioni attualmente esistenti degli algoritmi di gradient boosting. Questa pagina include informazioni sui suggerimenti sulle istanze EC2 e sui notebook di esempio per CatBoost.

Suggerimento sulle istanze EC2 per l'algoritmo CatBoost

Attualmente, l’algoritmo SageMaker AI CatBoost esegue l’addestramento solo tramite le CPU. CatBoost è un algoritmo basato su memoria e non su calcolo, Pertanto, un'istanza di calcolo a scopo generico (ad esempio, M5) rappresenta una scelta migliore rispetto a un'istanza ottimizzata per il calcolo (ad esempio, C5). Inoltre, consigliamo di disporre di memoria sufficiente nelle istanze selezionate per conservare i dati di addestramento.

Notebook di esempio CatBoost

Nella tabella seguente è riportata una serie di notebook di esempio che affrontano diversi casi d’uso dell’algoritmo Amazon SageMaker AI CatBoost.

Titolo del notebook Descrizione

Classificazione tabulare con l’algoritmo Amazon SageMaker AI LightGBM e CatBoost

Questo notebook fornisce una dimostrazione dell’utilizzo dell’algoritmo Amazon SageMaker AI CatBoost per addestrare e ospitare un modello di classificazione tabulare.

Regressione tabulare con l’algoritmo Amazon SageMaker AI LightGBM e CatBoost

Questo notebook fornisce una dimostrazione dell’utilizzo dell’algoritmo Amazon SageMaker AI CatBoost per addestrare e ospitare un modello di regressione tabulare.

Per istruzioni su come creare e accedere alle istanze del notebook Jupyter che puoi utilizzare per eseguire l’esempio in SageMaker AI, consulta Istanze SageMaker per notebook Amazon. Dopo aver creato e aperto un’istanza del notebook, scegli la scheda Esempi di SageMaker AI per visualizzare un elenco di tutti gli esempi di SageMaker AI. Per aprire un notebook, seleziona la relativa scheda Utilizza e scegli Crea copia.