Градиентный бустинг считается одним из самых мощных методов машинного обучения по нескольким причинам:

• Высокая точность. 1 Если сравнивать с простыми моделями, когда точность может быть около 70–73%, с градиентным бустингом показатель повышается — до 80% и выше. 1 Это связано с тем, что метод фокусируется на исправлении ошибок, сделанных на предыдущих шагах, и делает всё более правильные прогнозы. 1
• Работа с сложными или неполными данными. 1 Градиентный бустинг берёт несколько простых моделей (деревья решений) и объединяет их в одну мощную систему. 1 Каждое новое дерево создаётся так, чтобы исправить ошибки предыдущего, постепенно улучшая общую точность. 1
• Способность эффективно находить нелинейные зависимости в данных различной природы. 2 Благодаря этому метод широко применяется в поисковом ранжировании, рекомендательных системах, таргетировании рекламы и других задачах. 2