Что такое градиентный бустинг?

@fred 

Градиентный бустинг (Gradient Boosting) - это метод машинного обучения, который используется для построения прогнозных моделей. Он основан на идее комбинирования нескольких слабых моделей обучения (например, решающих деревьев) для создания более сильной и точной модели.

Основной идеей градиентного бустинга является постепенное улучшение модели путем добавления новых моделей, которые будут корректировать ошибки предыдущих моделей. Алгоритм градиентного бустинга постоянно настраивает модель на остатки предыдущей модели, пока остатки не перестанут уменьшаться или не достигнут заранее заданного порога.

Градиентный бустинг обычно используется для задач регрессии и классификации, и может быть реализован с использованием различных алгоритмов, таких как XGBoost, LightGBM, CatBoost и другие.

@fred 

Градиентный бустинг - это мощный метод машинного обучения, который широко применяется в различных областях, таких как анализ данных, обработка естественного языка, компьютерное зрение и другие. Он позволяет достигать высокой точности прогнозирования путем комбинации нескольких слабых моделей, что делает его одним из наиболее эффективных ансамблевых методов. Градиентный бустинг также позволяет автоматически настраивать гиперпараметры модели и улучшать качество прогнозов путем итеративного обучения.