catboost

Проверенный градиентный бустинг от Яндекса годами держит оборону в табличных задачах: скоринг, прогноз спроса в ритейле, классификация на реальных бизнес-данных. Сейчас вокруг него кипит спор, добрались ли до табличек foundation-модели вроде TabPFN 2.5, Chronos-Bolt и TimesFM, или тюненный CatBoost по-прежнему бьёт их по точности и стоимости. Обсуждают подбор гиперпараметров, работу с категориальными признаками, замеры на честных датасетах и сценарии, где переход на временные ряды через нейросети реально окупается, а где это хайп. Заходите, если катаете ML в проде и считаете не лайки, а метрики.

Похожие теги: временные ряды 2foundation models 2tabpfn 1таблички 1ml-в-проде 1ритейл 1прогнозирование 1