¿En qué se diferencia CatBoost de XGBoost al trabajar con características categóricas?

CatBoost y XGBoost son ambas bibliotecas de boosting de gradiente, pero tienen diferencias clave en el manejo de características categóricas:

• CatBoost fue diseñado inicialmente con soporte para características categóricas. Procesa automáticamente los datos categóricos sin necesidad de codificación manual (por ejemplo, one-hot encoding). Utiliza algoritmos especiales, como la codificación ordinal (ordered target statistics), para evitar fugas de datos y mejorar la calidad del modelo.

• XGBoost no tiene soporte incorporado para características categóricas. Para trabajar con ellas, se requiere procesamiento previo, como convertir categorías en valores numéricos mediante one-hot encoding o label encoding. Esto puede aumentar la dimensionalidad de los datos y potencialmente perder información.

Por lo tanto, al trabajar con características categóricas, CatBoost suele ser más conveniente y eficiente, ya que minimiza la necesidad de preprocesamiento manual y reduce el riesgo de sobreajuste.