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# CatBoost
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[CatBoost](https://catboost.ai/) は、勾配ブースティング決定ツリー (GBDT) アルゴリズムの簡単かつ費用効果の高いオープンソース実装です。GBDT はより単純でより弱いモデルの集合から得られた推定のアンサンブルを組み合わせることで、ターゲット変数の正確な予測を試みる、教師あり学習アルゴリズムです。

CatBoost は GBDT に次の 2 つの重要なアルゴリズムの進歩をもたらします。

1. 従来のアルゴリズムに代わる順列駆動型の、順序付けされたブースティングの実装

1. カテゴリ別特徴を処理するための革新的なアルゴリズム

どちらの手法も、現在存在する勾配ブーストアルゴリズムの実装すべてに存在する、特殊なターゲットリークによって引き起こされる予測シフトに対処するために作成されました。このページには、CatBoost の Amazon EC2 インスタンスに関する推奨事項とサンプルノートブックについての情報が含まれています。

## CatBoost アルゴリズムの Amazon EC2 インスタンス推奨
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現在、SageMaker AI CatBoost では CPU を使用したトレーニングのみを行っています。CatBoost は (CPU バウンドではなく) メモリバウンドアルゴリズムです。そのため、コンピューティング最適化インスタンス (C5 など) よりも汎用コンピューティングインスタンス (M5 など) を選択することをお勧めします。さらに、トレーニングデータを保持するために、選択したインスタンスに十分なメモリを用意することを推奨します。

## CatBoost サンプルノートブック
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 次の表は、Amazon SageMaker AI CatBoost アルゴリズムのさまざまなユースケースに対応する各種サンプルノートブックの概要を示しています。


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| **ノートブックのタイトル** | **説明** | 
| --- | --- | 
|  [Tabular classification with Amazon SageMaker AI LightGBM and CatBoost algorithm](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/lightgbm_catboost_tabular/Amazon_Tabular_Classification_LightGBM_CatBoost.ipynb)  |  このノートブックでは、Amazon SageMaker AI CatBoost アルゴリズムを使用して表形式の分類モデルをトレーニングしホストする方法について説明します。  | 
|  [Tabular regression with Amazon SageMaker AI LightGBM and CatBoost algorithm](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/lightgbm_catboost_tabular/Amazon_Tabular_Regression_LightGBM_CatBoost.ipynb)  |  このノートブックでは、Amazon SageMaker AI CatBoost アルゴリズムを使用して表形式の回帰モデルをトレーニングしホストする方法について説明します。  | 

SageMaker AI でサンプルを実行するために使用できる Jupyter ノートブックインスタンスを作成してアクセスする方法の詳細については、「[Amazon SageMaker ノートブックインスタンス](nbi.md)」を参照してください。ノートブックインスタンスを作成して開いた後、**[SageMaker AI サンプル]** タブを選択して、すべての SageMaker AI サンプルのリストを表示します。ノートブックを開くには、その [**Use (使用)**] タブを選択し、[**Create copy (コピーを作成)**] を選択します。