CatBoostを使った回帰モデルの構築とその強み

 

機械学習の分野では、勾配ブースティング決定木（Gradient Boosted Decision Tree, GBDT）が、分類や回帰といったさまざまな問題に対して高い精度を発揮する手法として広く用いられています。その中でも、近年注目されているのがロシアのYandex社によって開発された**CatBoost（キャットブースト）**です。

 CatBoostは、特にカテゴリ変数を自動的に扱える機能や、過学習しにくいブースティングアルゴリズムを備え、扱いやすさと高精度を両立しています。本記事では、CatBoostを用いた回帰モデルの基本的な使い方と、その内部構造・他のライブラリとの違いについて詳しく解説します。

 〇CatBoostとは何か？

CatBoostとは、「Categorical Boosting」の略であり、勾配ブースティングアルゴリズムに基づく機械学習ライブラリです。最大の特徴は、カテゴリカルデータ（文字列やラベルなどの分類情報）を前処理なしでそのまま扱えることにあります。通常、こうしたデータは数値に変換してからモデルに入力する必要がありますが、CatBoostはそれを内部で自動的かつ適切に処理します。

 

また、CatBoostは他のGBDT系ライブラリ（例えばXGBoostやLightGBM）と比較しても、パラメータのチューニングが少なくても高い精度を発揮する点が魅力です。さらに、学習時の高速性や、少ないデータでも過学習しにくい設計が施されています。

 

〇回帰モデルの実装例

以下に、CatBoostを使って単純な回帰問題を解く例を示します。ノイズ付きの周期関数にフィッティングする形で、モデルの性能を視覚的に確認します。

 

from catboost import CatBoostRegressor

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.metrics import r2_score

 

# データの生成

x = np.arange(1, 501, 1)

z = np.random.normal(0, 0.6, len(x))  # ノイズ

y = np.cos(x / 20) + z  # 周期関数 + ノイズ

 

# 可視化

plt.scatter(x, y)

 

# 学習のための整形

x = x.reshape(-1, 1)

 

# CatBoostモデルの構築と学習

model = CatBoostRegressor(verbose=0)

model.fit(x, y)

 

# 予測と評価

pre = model.predict(x)

r2 = r2_score(y, pre)

print("R²スコア:", r2)

 

# 結果の可視化

plt.plot(x, pre, color="red", lw=3, alpha=0.6)

plt.title("CatBoostによる回帰予測")

plt.show()

この例では、verbose=0とすることで、学習中の出力を抑えています。CatBoostはこのように、特に難しい設定をしなくても十分な精度で予測を行える点が非常に優れています。

 〇CatBoostの内部的な工夫

CatBoostが他のGBDTライブラリと異なる点として、いくつかの技術的工夫が挙げられます。

 Ordered Boosting（順序付きブースティング）

一般的なGBDTでは、すべての学習データを元にターゲットの統計量を算出することがありますが、これには「リーケージ（target leakage）」のリスクがあります。CatBoostでは、「Ordered Boosting」と呼ばれる特殊な学習手法を用いることで、このリーケージを防ぎ、過学習を抑えるよう工夫されています。

 Oblivious Tree（対称決定木）

CatBoostでは、通常の決定木ではなく「対称木（Oblivious Tree）」という構造が使われています。これは、各レベルで同じ条件分岐を繰り返す非常に規則的な木構造であり、GPUやCPUによる高速な学習・推論を可能にします。表現力に制限はあるものの、精度とスピードのバランスを取る上で非常に有効な手法です。

 他ライブラリとの違いを文章で整理

CatBoostは、XGBoostやLightGBMなど他の代表的なGBDTライブラリと基本的な考え方は共通していますが、実装上の工夫によっていくつかの優位性を持っています。

 たとえば、XGBoostではカテゴリ変数の扱いに前処理（Label EncodingやOne-Hot Encoding）が必須であり、精度にも影響を与えやすいですが、CatBoostでは自動的に統計的に妥当な変換が行われます。LightGBMも高速性に優れたライブラリですが、パラメータの数が多く、最適化には経験が求められることがあります。

 その点、CatBoostは初心者でも使いやすく、最小限の設定で精度の高いモデルが得られるという点で、機械学習の導入段階でも特に扱いやすい選択肢と言えるでしょう。

 〇実務での活用とチューニングのポイント

CatBoostは、金融・医療・広告配信など多くの分野で実務的に活用されています。特にカテゴリカルデータの多いビジネスデータにおいては、前処理の手間を大きく省ける点が高く評価されています。

 実務でより高い精度を求める場合は、以下のようなハイパーパラメータを調整すると良いでしょう：

 iterations：学習ステップ数（例：500〜2000）

 depth：木の深さ（6〜10程度が一般的）

 learning_rate：学習率（0.01〜0.1）

 loss_function：回帰ならRMSEやMAEなど

 また、early_stopping_rounds を用いることで、過学習を防ぎつつ自動的に最適な学習回数で打ち切ることも可能です。

 〇おわりに

CatBoostは、高速で高精度なモデルを簡単に構築できる、非常に実用的なGBDTライブラリです。カテゴリ変数を多く含むデータセットでも、特別な前処理を施すことなくそのまま活用できるため、分析の手間を大きく削減できます。

 XGBoostやLightGBMといった他の強力なライブラリがある中でも、CatBoostはその「扱いやすさ」と「過学習への耐性」で独自の地位を築いています。特に、機械学習の入門者がモデル構築の流れを学ぶには最適なツールの一つと言えるでしょう。

 今後は、SHAPなどのモデル解釈ツールと組み合わせることで、「なぜその予測がされたのか」を可視化し、ビジネスや研究における信頼性の高いモデル構築へとつなげていくことが可能です。