Почему градиентный бустинг эффективен на разнородных данных?

Градиентный бустинг эффективен на разнородных данных по нескольким причинам:

• Встроенный выбор признаков. habr.com Алгоритм сам оценивает важность переменных, упрощая интерпретацию модели. habr.com
• Автоматическое обнаружение сложных взаимосвязей. habr.com Градиентный бустинг способен находить нелинейные зависимости без ручной генерации признаков. habr.com
• Работа с пропусками в данных. habr.com sky.pro Современные реализации градиентного бустинга (например, XGBoost, LightGBM, CatBoost) имеют встроенные механизмы обработки пропусков. sky.pro
• Возможность работы с небольшим количеством данных. dzen.ru В отличие от нейронных сетей, градиентный бустинг даёт точные результаты даже там, где данных относительно мало. dzen.ru

Таким образом, градиентный бустинг способен адаптироваться к различным задачам, работать с разнородными данными и достигать высокой точности. sky.pro