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

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