一个快速、可扩展、高性能的决策树梯度提升库,用于 Python、R、Java、C++ 中的排序、分类、回归及其他机器学习任务。支持在 CPU 和 GPU 上计算。
catboost 开源项目推荐(2,012 个)
catboost 话题在 GitHub 上没有填写简介,这里按 Star 数汇总最相关的热门仓库。
热门项目 前 20
按 Star 数排序展示前 20 个 · GitHub 共 2,012 个仓库用于表格数据上的AutoML的Python包,具有特征工程、超参数调优、简化和自动文档
A collection of research papers on decision, classification and regression trees with implementations.
Python library for time series forecasting using scikit-learn compatible models, statistical methods, and foundation models
CatBoost tutorials repository
A curated list of gradient boosting research papers with implementations.
跨机器学习算法和库实现的简单超参数优化和自动结果保存
Ollama for classical ML models. AOT compiler that turns XGBoost, LightGBM, scikit-learn, CatBoost & ONNX models into native C99 inference code. One command to load, one command to serve. 336x faster than Python inference.
AI比赛相关信息汇总
IDS-ML代码:使用机器学习算法开发入侵检测系统(决策树、随机森林、额外树、XGBoost、堆叠、k-means、Bayesian优化..)
本人多次机器学习与大数据竞赛Top5的经验总结,满满的干货,拿好不谢
A full pipeline AutoML tool for tabular data
亚马逊SageMaker本地模式示例
Machine Learning University: Decision Trees and Ensemble Methods
Automation framework for machine learning, forecasting, model evaluation, and interpretation.
我作为 Great Learning 的 PGP - 人工智能与机器学习项目一部分完成的项目
Comparison tools
An extension of CatBoost to probabilistic modelling
IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告转化预测初赛方案
A 100%-Julia implementation of Gradient-Boosting Regression Tree algorithms
关于这个话题
- 清单取自 GitHub 话题页并按 Star 数排序,每次展示前 20 个项目;原始页面见 https://github.com/topics/catboost。
- 该话题在 GitHub 上共有 2,012 个仓库, 本站收录的是其中最热门的 20 个,不是全量列表。
- Star / Fork 每日自动刷新一次,实时数据以 GitHub 为准。
- 当前 20 个项目累计 2.4 万 Star,覆盖 5 种主要语言,数据更新于 2026-11-06。
- 中文介绍来自 GitHub 官方话题说明(github/explore)的机器翻译,可点「查看原文」对照;译文缺失时会先展示原文。