{"id":180896,"date":"2022-11-22T14:41:21","date_gmt":"2022-11-22T14:41:21","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=180896"},"modified":"2023-11-09T13:55:49","modified_gmt":"2023-11-09T13:55:49","slug":"catboost-un-outil-incontournable-du-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/catboost-un-outil-incontournable-du-machine-learning","title":{"rendered":"CatBoost : Un outil incontournable du Machine Learning"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"180896\" class=\"elementor elementor-180896\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7df101c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7df101c\" 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-26cc6ad elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"26cc6ad\" 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<h2>Depuis 2017, CatBoost vient compl\u00e9ter le panel d\u2019outils existants en mati\u00e8re de machine learning. \u00c0 la fois rapide, efficace et pr\u00e9cis, CatBoost figure parmi les technologies leader dans le domaine du boosting gradient. Dans cet article, nous vous expliquons tout ce qu\u2019il faut savoir sur cette technologie : les applications, les avantages, le fonctionnement.<\/h2>\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-74f629b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"74f629b\" 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-6a5b09d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6a5b09d\" 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><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu\u2019est-ce que CatBoost ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d099278 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d099278\" 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>CatBoost est un<strong> algorithme open source utilisant le <\/strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-tout-savoir\">Machine Learning<\/a>. Il a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9 par Yandex, une soci\u00e9t\u00e9 russe. \u00c0 l\u2019origine, la soci\u00e9t\u00e9 avait d\u00e9velopp\u00e9 MatrixNet. Une biblioth\u00e8que booster de gradient con\u00e7u par Andrey Gulin afin de classer les r\u00e9sultats de recherche. Progressivement, le projet a \u00e9volu\u00e9 sous l\u2019impulsion d\u2019Anna Veronika Dorogush pour donner lieu \u00e0 CatBoost en 2017.<\/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-9f59b99 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9f59b99\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Un algorithme bas\u00e9 sur le boosting gradient<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-136130e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"136130e\" 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>CatBoost est bas\u00e9 sur le boosting de gradient. C\u2019est une technique qui <strong>favorise l\u2019apprentissage, m\u00eame en pr\u00e9sence de datas provenant de diff\u00e9rentes sources<\/strong>. L\u2019id\u00e9e est alors de transformer des apprenants faibles en apprenants forts. Pour cela, les nouveaux mod\u00e8les se basent sur les anciens en les am\u00e9liorant et en r\u00e9duisant les erreurs. Chaque arbre de d\u00e9cisions est alors une \u00e9volution d\u2019un premier ensemble de donn\u00e9es.<\/p><p>L\u2019algorithme apprend et s\u2019am\u00e9liore afin de prendre de meilleures d\u00e9cisions.<\/p><p>En tant que technologie utilisant le boosting de gradient sur l\u2019arbre de d\u00e9cision, CatBoost est <strong>compl\u00e9mentaire au <\/strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/deep-learning-definition\">Deep Learning<\/a>. Cela dit, cet outil est plus facile \u00e0 utiliser. En effet, le Deep Learning fonctionne souvent avec des donn\u00e9es homog\u00e8nes, en particulier les donn\u00e9es sensorielles, comme des images ou des sons. En revanche, CatBoost peut fonctionner avec des datas h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes et produire des <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/quest-ce-que-cest-le-predictive-modelling\">pr\u00e9dictions<\/a> pr\u00e9cises.<\/p><p>Ce qui n\u2019est pas forc\u00e9ment le cas de nombreux outils de Machine Learning, qui utilisent, pour la plupart, des donn\u00e9es num\u00e9riques.<\/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-19565f9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"19565f9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Des applications diverses<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cb802b8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cb802b8\" 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>CatBoost peut \u00eatre utilis\u00e9 pour une multitude d\u2019applications, comme les syst\u00e8mes de recommandation, l&rsquo;assistant personnel (avec la reconnaissance vocale), les voitures \u00e0 conduite autonome, les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques, etc.<\/p><p>Pour r\u00e9aliser ces diff\u00e9rents mod\u00e8les, CatBoost a besoin de plusieurs sources de donn\u00e9es. Par exemple, pour les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9o, l\u2019<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/algorithme\">algorithme<\/a> utilise les donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques historiques, les informations issues des stations m\u00e9t\u00e9o, les mesures de radars ou encore les mod\u00e8les m\u00e9t\u00e9orologiques.<\/p><p>Cette capacit\u00e9 d\u2019apprentissage et de traitement des donn\u00e9es disparates permet \u00e0 CatBoost d\u2019<strong>\u00eatre utilis\u00e9 pour tous types d\u2019industries<\/strong>.<\/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-30808d0 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"30808d0\" 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\" width=\"596\" height=\"392\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/catboost1.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180932\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/catboost1.png 596w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/catboost1-300x197.png 300w\" sizes=\"(max-width: 596px) 100vw, 596px\" \/>\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-950e03d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"950e03d\" 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-3ace35e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3ace35e\" 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\">Quels sont les avantages de cet algorithme ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-753115e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"753115e\" 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>Aujourd\u2019hui, CatBoost figure par les outils de Machine Learning les plus performants. Et ce, pour plusieurs raisons :<\/p><ul><li><strong>Une grande qualit\u00e9 sans r\u00e9glage des param\u00e8tres<\/strong> : les param\u00e8tres par d\u00e9faut de CatBoost sont largement suffisants pour offrir aux experts de la data une qualit\u00e9 optimale. Ils n\u2019ont donc pas besoin de perdre du temps \u00e0 r\u00e9gler les diff\u00e9rents r\u00e9glages.<\/li><li><strong>Le traitement des donn\u00e9es cat\u00e9gorielles<\/strong> : en plus de traiter les donn\u00e9es num\u00e9riques, Catboost peut aussi traiter d\u2019autres donn\u00e9es non num\u00e9riques, comme des datas textuelles, des couleurs, etc. Ce qui \u00e9vite aux data scientists de transformer les datas en chiffres. Ils peuvent ainsi exploiter des donn\u00e9es multi-formats sans que cela n\u2019affecte l\u2019apprentissage par CatBoost.<\/li><li><strong>Une version GPU rapide et \u00e9volutive<\/strong> : l\u2019algorithme de gradient-boosting CatBoost s\u2019impl\u00e9mente de mani\u00e8re tr\u00e8s rapide sur l\u2019unit\u00e9 de traitement graphique (<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/gpu-data-science\">GPU<\/a>). Il est d\u2019ailleurs 7 fois plus rapide sur GPU que sur CPU (le processeur central de l\u2019ordinateur).<\/li><li><strong>Une pr\u00e9cision optimale<\/strong> : CatBoost r\u00e9alise des mod\u00e8les avec une pr\u00e9cision optimale.<\/li><li><strong>Des pr\u00e9dictions rapides<\/strong> : contrairement \u00e0 d\u2019autres outils de machine learning, il n\u2019est pas n\u00e9cessaire de lancer plusieurs essais pour avoir d\u2019excellents r\u00e9sultats. CatBoost fournit en effet des mod\u00e8les optimums d\u00e8s le premier tour.<\/li><\/ul><p>Catboost offre donc aux Data Scientists un outil de Machine Learning \u00e0 la fois facile \u00e0 utiliser et ultra efficace.<\/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-e764d25 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e764d25\" 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-d8a0e69 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d8a0e69\" 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\">Comment fonctionne CatBoost ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bef3c2b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bef3c2b\" 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>Au niveau de l\u2019installation, sachez que CatBoost peut \u00eatre int\u00e9gr\u00e9 sur Linux, Windows, macOS. Et surtout, il est possible de l\u2019utiliser avec <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/deep-learning-avec-python-decouvrez-les-fondamentaux\">Python<\/a> ou R.<\/p><p>Par ailleurs, Catboost est aussi compatible avec d\u2019autres framework bas\u00e9s sur le Machine Learning, comme <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-tensorflow\">Tensor flow<\/a>.<\/p><p>Ceci \u00e9tant dit, il convient de voir les sp\u00e9cificit\u00e9s de CatBoost quant \u00e0 son utilisation. La bonne nouvelle, c\u2019est que l\u2019algorithme est tr\u00e8s facile \u00e0 prendre en main. Et pour cause, CatBoost prend en charge l\u2019<strong>encodage One-Hot<\/strong> pour le traitement des donn\u00e9es cat\u00e9gorielles. Vous n\u2019aurez donc pas besoin de transformer les donn\u00e9es non num\u00e9riques en chiffres. Toutefois, il est primordial de pr\u00e9ciser les colonnes cat\u00e9gorielles (gr\u00e2ce au <strong>vecteur cat_features<\/strong>). \u00c0 d\u00e9faut, elles risquent d\u2019\u00eatre trait\u00e9es comme des donn\u00e9es num\u00e9riques.<br \/>En outre, il faudra \u00e9galement pr\u00e9parer les donn\u00e9es, et notamment les <strong>NA (vides ou nulls)<\/strong>. Mais \u00e7a, c\u2019est comme avec tout autre outil de Machine Learning.<\/p><p>Pour en savoir davantage sur le fonctionnement de CatBoost, il est pr\u00e9f\u00e9rable de suivre une formation sp\u00e9cialis\u00e9e. Comme notre <strong>formation Data Scientist<\/strong> qui vous permettra de ma\u00eetriser les diff\u00e9rents outils de Machine Learning.<\/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-511747e elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"511747e\" 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-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-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\">D\u00e9couvrir notre formation 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-dac61ee e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"dac61ee\" 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-69ca841 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"69ca841\" 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\": \"Qu\u2019est-ce que CatBoost ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"CatBoost est un algorithme open source utilisant le Machine Learning. 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