tgoop.com/ds_interview_lib/637
Last Update:
Опишите формы решающих деревьев у LightGBM, XGBoost и CatBoost
▪️LightGBM строит деревья по принципу: «На каждом шаге делим вершину с наилучшей оценкой». Основным же критерием остановки выступает максимально допустимое количество вершин в дереве. Из-за этого деревья получаются несимметричными.
▪️XGBoost строит деревья по принципу: «Строим дерево последовательно по уровням до достижения максимальной глубины». Так, деревья «стремятся» быть симметричными по глубине. В идеальном случае получается полное бинарное дерево.
▪️CatBoost строит деревья по принципу: «Все вершины одного уровня имеют одинаковый предикат». Это приводит к более стабильному обучению, особенно при наличии категориальных признаков, благодаря внутренним механизмам работы с ними. Деревья CatBoost стремятся быть более сбалансированными.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Share with your friend now:
tgoop.com/ds_interview_lib/637