🐈‍⬛ A Comprehensive Benchmark of Machine and Deep Learning
Across Diverse Tabular Datasets

В новом обзоре алгоритмов машинного обучения были проанализированы 20 моделей на 111 датасетах, охватывающих задачи классификации и регрессии.

CatBoost, относящийся к группе моделей Tree-based Ensemble (TE), занял первое место, продемонстрировав лучшие результаты на 19 из 111 наборов данных. В то же время XGBoost оказался на 10-й позиции.

🔗 Подробности