Почему для этой задачи вы предлагаете CatBoost?

CatBoost использовали, потому что это градиентный бустинг на решающих деревьях, который хорошо работает с категориальными признаками без необходимости их сложной предварительной обработки. Он автоматически обрабатывает категориальные данные, что упрощает подготовку данных и повышает качество модели.

Кроме того, CatBoost устойчив к переобучению и часто показывает высокую точность на различных задачах, особенно когда данные содержат смешанные типы признаков и пропуски. Это делает его удобным и эффективным инструментом для многих бизнес-задач в машинном обучении.