{"id":167839,"date":"2023-10-30T09:56:00","date_gmt":"2023-10-30T08:56:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=167839"},"modified":"2023-11-08T10:32:58","modified_gmt":"2023-11-08T09:32:58","slug":"catboost-que-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/catboost-que-es","title":{"rendered":"CatBoost: Una herramienta esencial para el Machine Learning"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"167839\" class=\"elementor elementor-167839\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4993589 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4993589\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eec3407 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"eec3407\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Desde 2017, CatBoost se ha sumado a la gama de herramientas de Machine Learning existentes. R\u00e1pido, eficiente y preciso a la vez, CatBoost es una de las tecnolog\u00edas l\u00edderes en el campo del Gradient Boosting. En este art\u00edculo, te explicamos todo lo que necesitas saber sobre esta tecnolog\u00eda: sus aplicaciones, sus ventajas y su funcionamiento.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c00dff7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c00dff7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ff61565 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ff61565\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfQu\u00e9 es CatBoost?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ea3356e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ea3356e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">CatBoost es un <\/span><b>algoritmo de c\u00f3digo abierto que utiliza<\/b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\"><b> Machine Learning<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Fue desarrollado por Yandex, una empresa rusa. Originalmente, la compa\u00f1\u00eda desarroll\u00f3 MatrixNet. Una biblioteca de Gradient Boosting dise\u00f1ada por Andrey Gulin para clasificar los resultados de las b\u00fasquedas. El proyecto fue evolucionando gracias al impulso de Anna Veronika Dorogush hasta dar lugar a CatBoost en 2017.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c26c485 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c26c485\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-32f8194 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"32f8194\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Un algoritmo basado en Gradient Boosting<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f6665ae elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f6665ae\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">CatBoost se basa en el Gradient Boosting. Se trata de una t\u00e9cnica que <\/span><b>potencia el aprendizaje, incluso en presencia de datos de diferentes fuentes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. La idea es transformar los aprendices d\u00e9biles en aprendices fuertes. Para eso, los nuevos modelos se basan en los antiguos, mejor\u00e1ndolos y reduciendo los errores. Por lo tanto, cada \u00e1rbol de decisi\u00f3n es una evoluci\u00f3n de un conjunto inicial de datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El algoritmo aprende y mejora para tomar mejores decisiones.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Como tecnolog\u00eda que utiliza el Gradient Boosting sobre el \u00e1rbol de decisi\u00f3n, CatBoost es <\/span><b>complementaria al <\/b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/deep-learning-definicion\"><b>Deep Learning<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Dicho esto, esta herramienta es m\u00e1s f\u00e1cil de usar. El Deep Learning suele trabajar con datos homog\u00e9neos, en particular datos sensoriales como im\u00e1genes o sonidos. CatBoost, en cambio, puede trabajar con datos heterog\u00e9neos y generar <\/span><b>predicciones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> precisas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Este no es siempre el caso de muchas herramientas de Machine Learning, que suelen utilizar datos num\u00e9ricos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9a64c65 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"9a64c65\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Empezar un curso de Data Scientist<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5dd13f3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5dd13f3\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2e90ad2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2e90ad2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Diversas aplicaciones\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e065992 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e065992\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">CatBoost puede utilizarse para multitud de aplicaciones, como sistemas de recomendaci\u00f3n, asistentes personales (con reconocimiento de voz), coches aut\u00f3nomos, predicciones meteorol\u00f3gicas, etc.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para producir estos diferentes modelos, CatBoost necesita varias fuentes de datos. Por ejemplo, para las previsiones meteorol\u00f3gicas, el<\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/que-es-un-algoritmo\"> <b>algoritmo<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> utiliza datos meteorol\u00f3gicos hist\u00f3ricos, informaci\u00f3n de estaciones meteorol\u00f3gicas, mediciones de radar y modelos meteorol\u00f3gicos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta capacidad de aprender y procesar datos dispares significa que CatBoost <\/span><b>puede utilizarse en todo tipo de sectores.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9901d2f elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"9901d2f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/catboost1.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b0a1373 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b0a1373\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e8d4331 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e8d4331\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfCu\u00e1les son las ventajas de este algoritmo?\n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3413a4d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3413a4d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">CatBoost es una de las herramientas de aprendizaje autom\u00e1tico m\u00e1s potentes que existen en la actualidad. Esto se debe a varias razones:<\/span><\/p><ul><li><b>Una gran calidad sin necesidad de modificar la configuraci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Los par\u00e1metros predeterminados de CatBoost son m\u00e1s que suficientes para proporcionar una calidad \u00f3ptima a los expertos en datos. Por tanto, no necesitan perder tiempo ajustando los distintos par\u00e1metros.<\/span><\/li><li><b>Un procesamiento de datos categ\u00f3ricos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: adem\u00e1s de procesar datos num\u00e9ricos, CatBoost tambi\u00e9n puede procesar otros datos no num\u00e9ricos, como datos textuales, colores, etc. Esto significa que los Data Scientists no tienen que convertir los datos en n\u00fameros. Como resultado, pueden explotar datos multiformato sin que esto afecte al aprendizaje de CatBoost.<\/span><\/li><li><b>Una versi\u00f3n GPU r\u00e1pida y escalable<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: el algoritmo de Gradient Boosting de CatBoost se implementa muy r\u00e1pidamente en la unidad de procesamiento gr\u00e1fico (<\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/gpu-que-es\"><b>GPU<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">). De hecho, es siete veces m\u00e1s r\u00e1pido en la GPU que en la CPU (el procesador central del ordenador).<\/span><\/li><li><b>Una precisi\u00f3n \u00f3ptima<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: CatBoost produce modelos con una precisi\u00f3n \u00f3ptima.<\/span><\/li><li><b>Predicciones r\u00e1pidas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: a diferencia de otras herramientas de aprendizaje autom\u00e1tico, no es necesario realizar varias pruebas para obtener resultados excelentes. CatBoost proporciona modelos \u00f3ptimos desde la primera ejecuci\u00f3n.<\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por tanto, Catboost ofrece a los Data Scientists una herramienta de Machine Learning que es a la vez f\u00e1cil de usar y muy eficiente.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-85629ac e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"85629ac\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c7f6ad9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c7f6ad9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfC\u00f3mo funciona CatBoost?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f4cc7f6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f4cc7f6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">CatBoost puede instalarse en Linux, Windows y macOS. Y sobre todo, se puede utilizar con<\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/python-un-zoom-en-el-lenguaje-mas-popular\"> <b>Python<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> o R.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, Catboost tambi\u00e9n es compatible con otros frameworks basados en Machine Learning, como <\/span><b>Tensor flow.<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dicho esto, tendremos que ver los detalles espec\u00edficos de c\u00f3mo se puede utilizar CatBoost. La buena noticia es que el algoritmo es muy f\u00e1cil de utilizar. De hecho, CatBoost es compatible con <\/span><b>codificaci\u00f3n One-Hot<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para procesar datos categ\u00f3ricos. As\u00ed que no hay necesidad de transformar datos no num\u00e9ricos en cifras. Sin embargo, es esencial especificar las columnas categ\u00f3ricas (utilizando el <\/span><b>vector cat_features<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">). De lo contrario, existe el riesgo de que se traten como datos num\u00e9ricos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, habr\u00e1 que preparar los datos y, en particular, los <\/span><b>NA (vac\u00edos o nulos).<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Pero eso es como con cualquier otra herramienta de Machine Learning.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo funciona CatBoost, lo mejor es realizar un curso especializado. Como nuestro <\/span><b>curso de Data Scientist<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, que te ayudar\u00e1 a dominar las distintas herramientas de Machine Learning.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4cfe2fe elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4cfe2fe\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Descubrir nuestro curso de Data Scientist<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ff8b197 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ff8b197\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9705649 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"9705649\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es CatBoost?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"CatBoost es un algoritmo de c\u00f3digo abierto que utiliza Machine Learning. Fue desarrollado por Yandex, una empresa rusa. Originalmente, la compa\u00f1\u00eda desarroll\u00f3 MatrixNet. Una biblioteca de Gradient Boosting dise\u00f1ada por Andrey Gulin para clasificar los resultados de las b\u00fasquedas. El proyecto fue evolucionando gracias al impulso de Anna Veronika Dorogush hasta dar lugar a CatBoost en 2017.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Un algoritmo basado en Gradient Boosting\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"CatBoost se basa en el Gradient Boosting. Se trata de una t\u00e9cnica que potencia el aprendizaje, incluso en presencia de datos de diferentes fuentes. La idea es transformar los aprendices d\u00e9biles en aprendices fuertes. Para eso, los nuevos modelos se basan en los antiguos, mejor\u00e1ndolos y reduciendo los errores. 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