@jerad.kuphal
Градиентный бустинг - это алгоритм машинного обучения, который используется для решения задач классификации и регрессии.
Принцип работы алгоритма градиентного бустинга заключается в построении ансамбля из простых моделей (например, деревьев решений), которые последовательно добавляются к уже имеющейся модели. Каждый новый элемент ансамбля строится таким образом, чтобы исправлять ошибки предыдущих моделей. Для этого используется градиентный спуск, который минимизирует функционал ошибки ансамбля на каждом шаге.
Алгоритм градиентного бустинга имеет множество применений в задачах, где требуется высокая точность предсказаний, таких как:
В целом, градиентный бустинг является мощным инструментом машинного обучения, который может применяться во многих областях для решения различных задач.