Вопросы к Поиску с Алисой
Стохастический градиентный бустинг (SGB) применяется в задачах классификации и регрессии путём построения ансамбля «слабых» предсказывающих деревьев принятия решений. habr.com
В задаче классификации используется логистическая функция потерь, которая позволяет возвращать вероятности принадлежности объектов к классам. notebooks.githubusercontent.com
Для задач регрессии обычно применяют квадратичную функцию потерь или модуль отклонения. notebooks.githubusercontent.com
Процесс работы SGB: mipt.ru
Такой подход позволяет улучшить качество композиции, сходимость алгоритма и время обучения. notebooks.githubusercontent.com
SGB эффективен, особенно для данных с большим количеством наблюдений и малым количеством переменных. habr.com