Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Как работает градиентный бустинг, и в чем его преимущества перед классическим бустингом

Ответ:
Градиентный бустинг (Gradient Boosting) — это ансамблевый метод, в котором слабые модели (обычно деревья решений) обучаются последовательно, и каждая следующая модель корректирует ошибки предыдущей. В отличие от классического бустинга (AdaBoost), градиентный бустинг минимизирует функцию потерь с помощью градиентного спуска.

Как работает:
▪️ Первая модель обучается на исходных данных.
▪️ Далее вычисляется остаточная ошибка (разница между предсказанными и реальными значениями).
▪️ Следующая модель обучается на этой ошибке, пытаясь её минимизировать.
▪️ Процесс повторяется, и все модели комбинируются для финального предсказания.

www.tgoop.com/ds_interview_lib/838

1.1K viewsFeb 16 at 18:08

Как работает градиентный бустинг, и в чем его преимущества перед классическим бустингом

Ответ:
Градиентный бустинг (Gradient Boosting) — это ансамблевый метод, в котором слабые модели (обычно деревья решений) обучаются последовательно, и каждая следующая модель корректирует ошибки предыдущей. В отличие от классического бустинга (AdaBoost), градиентный бустинг минимизирует функцию потерь с помощью градиентного спуска.

Как работает:
▪️ Первая модель обучается на исходных данных.
▪️ Далее вычисляется остаточная ошибка (разница между предсказанными и реальными значениями).
▪️ Следующая модель обучается на этой ошибке, пытаясь её минимизировать.
▪️ Процесс повторяется, и все модели комбинируются для финального предсказания.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований