Вопросы к Поиску с Алисой

Примеры ответов Поиска с Алисой
Главная / Наука и образование / Как стохастический градиентный бустинг применяется в задачах классификации и регрессии?
Вопрос для Поиска с Алисой
13 мая

Как стохастический градиентный бустинг применяется в задачах классификации и регрессии?

Алиса
На основе источников, возможны неточности

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

  1. На каждой итерации случайным образом выбирают подмножество данных из общего множества. mipt.ru
  2. На этом подмножестве обучают очередное дерево, которое аппроксимирует негативный градиент функции потерь. mipt.ru
  3. После обучения дерево добавляют к модели с учётом коэффициента скорости обучения. 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

Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.
Задать новый вопрос
Задайте вопрос...
…и сразу получите ответ в Поиске с Алисой
Войдите, чтобы поставить лайк
С Яндекс ID это займёт пару секунд
Войти
Fri Aug 15 2025 16:41:06 GMT+0300 (Moscow Standard Time)