Некоторые отличия Gradient Boosting от других методов машинного обучения:

• Построение деревьев. 4 В Gradient Boosting каждое последующее дерево учится на ошибках предыдущего, создавая последовательную цепочку улучшений. 1 В других методах, например в случайных лесах, деревья обучаются независимо друг от друга. 1
• Работа с функциями потерь. 1 Gradient Boosting может быть адаптирован к любой дифференцируемой функции потерь, что делает его универсальным для различных типов задач. 1
• Эффективность использования данных. 1 Алгоритм может извлекать более сложные паттерны и зависимости из данных по сравнению с более простыми методами. 1
• Обработка несбалансированных данных. 1 При правильной настройке функции потерь Gradient Boosting хорошо справляется с несбалансированными классами. 1
• Гибкость в обработке пропущенных значений. 1 Современные реализации (XGBoost, LightGBM, CatBoost) имеют встроенные механизмы обработки пропусков. 1

Gradient Boosting предпочтителен для задач, где требуется максимальная точность и доступно достаточно времени на настройку модели. 1 Особенно эффективен для структурированных табличных данных средней размерности. 1