CatBoostにおける最適な学習率は、問題の複雑さやデータセットのサイズに依存します。一般的には、0.01から0.1の範囲の学習率が良い出発点です。モデルが過少適合している場合は学習率を減らし、過適合している場合は学習率を増やすことができます。クロスバリデーションを行い、異なる学習率で実験して、特定のタスクに対して最適な値を見つけることが重要です。