Бустинг считается эффективным алгоритмом машинного обучения по нескольким причинам:

• Повышение точности предсказаний. 2 Бустинг позволяет объединять несколько слабых моделей в одну сильную, что улучшает качество предсказаний. 23 Если одна модель ошибается в классификации объекта, следующая может исправить ошибку и классифицировать его правильно. 2
• Работа с несбалансированными или зашумлёнными данными. 1 Алгоритмы бустинга фокусируются на объектах, которые были неправильно классифицированы предыдущими моделями, и придают им больший вес. 13
• Эффективная обработка больших объёмов данных. 2 Бустинг не требует предварительной обработки данных и имеет собственные встроенные функции. 2
• Возможность работы с ограниченными обучающими данными. 1 Алгоритмы бустинга могут эффективно обрабатывать ограниченные данные, фокусируясь на наиболее сложных для классификации образцах. 1

Бустинг широко применяется в задачах классификации, регрессии и ранжирования благодаря своей эффективности и гибкости. 3