記事「データサイエンスとML（第31回）：取引のためのCatBoost AIモデルの使用」についてのディスカッション

MetaQuotes 2025.01.07 08:58

CatBoost AIモデルは、その予測精度、効率性、散在する困難なデータセットに対する頑健性により、機械学習コミュニティの間で最近大きな人気を博しています。この記事では、外国為替市場を打ち負かすために、この種のモデルをどのように導入するかについて詳しく説明します。

CatBoostは、決定木に基づく勾配ブースティングアルゴリズムを備えたオープンソースのソフトウェアライブラリであり、機械学習におけるカテゴリ特徴量やデータ処理の課題を解決するために特化して設計されています。

CatBoostはYandexによって開発され、2017年にオープンソースとして公開されました（詳細）。

CatBoostは、線形回帰やSVMなどの従来の機械学習手法と比べて比較的新しい技術であるにもかかわらず、AIコミュニティで急速に注目を集め、Kaggleのようなプラットフォームで最も利用される機械学習モデルの1つとなっています。

CatBoostが特に評価されているのは、多くの機械学習アルゴリズムが苦手とするカテゴリ特徴量の自動処理能力にあります。

このモデルは、設定やチューニングにほとんど手を加えなくても、他のモデルと比較して優れたパフォーマンスを発揮することが多いです。デフォルトのパラメータを使用した場合でも高い精度を実現できる点が大きな特長です。
また、ニューラルネットワークのように専門知識や複雑なコーディングが必要とされることがなく、CatBoostは簡単に実装できます。