Почему градиентный бустинг считается более эффективным на табличных данных?

Градиентный бустинг считается эффективным на табличных данных, потому что способен находить нелинейные зависимости в данных различной природы. education.yandex.ru

Некоторые другие преимущества алгоритма:

• Работа с категориальными и числовыми данными. www.analyticsvidhya.com Нет необходимости в большой предварительной обработке данных. www.analyticsvidhya.com
• Обработка пропусков. practicum.yandex.ru Алгоритм автоматически обрабатывает пропущенные значения, что уменьшает вероятность возникновения ошибок, связанных с отсутствием данных. practicum.yandex.ru
• Борьба с переобучением. practicum.yandex.ru Например, CatBoost использует несколько методов для предотвращения переобучения, включая мощную регуляцию и усреднение. practicum.yandex.ru
• Скорость и производительность. practicum.yandex.ru В алгоритме реализованы оптимизации, делающие обучение и предсказания более быстрыми по сравнению с аналогами. practicum.yandex.ru
• Стабильность и воспроизводимость. practicum.yandex.ru Алгоритм предлагает методы, обеспечивающие стабильные результаты даже при изменении порядка входных данных. practicum.yandex.ru