Почему градиентный бустинг стал основным алгоритмом для работы с табличными данными?

Градиентный бустинг стал основным алгоритмом для работы с табличными данными по нескольким причинам:

• Высокая точность. 2 Градиентный бустинг часто превосходит другие алгоритмы (логистическую регрессию, случайные леса, нейросети) на табличных данных. 2
• Работа с табличными данными. 2 В отличие от нейросетей, алгоритм заточен на числовые и категориальные признаки. 2
• Встроенный выбор признаков. 2 Алгоритм сам оценивает важность переменных, упрощая интерпретацию модели. 2
• Улавливание сложных взаимосвязей. 2 Градиентный бустинг способен обнаруживать нелинейные зависимости без ручной генерации признаков. 2
• Устойчивость к переобучению. 24 Современные реализации (XGBoost, LightGBM, CatBoost) используют регуляризацию для эффективной борьбы с переобучением. 2
• Универсальность. 2 Градиентный бустинг эффективен для регрессии, классификации, ранжирования. 2
• Хорошая базовая производительность. 2 Часто работает «из коробки» лучше, чем нейросети. 2

По статистике 2025 года, более 70% победителей соревнований на Kaggle используют различные реализации градиентного бустинга как ключевой компонент своих решений. 1