CatBoost是一种基于梯度提升框架的开源机器学习算法，由俄罗斯科技公司Yandex开发，专为高效处理分类特征（categorical features）而设计。它通过创新的有序目标编码（Ordered Target Encoding）技术自动转换类别变量，避免了传统方法中需要手动编码的繁琐过程，同时结合对称树结构和排序提升机制，有效减少过拟合风险并支持GPU加速以提升训练效率。
在AI产品开发的实际落地中，CatBoost因其易用性、高性能和开箱即用的特性，广泛应用于表格数据预测场景，如电商推荐系统、金融信用评分和广告点击率预测。AI产品经理可借助其简洁的Python库快速集成模型，减少特征工程负担，加速产品迭代周期并提升预测准确性。
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