Особенности использования бустинговых алгоритмов в задачах машинного обучения:

• Улучшение точности. 2 Бустинг объединяет несколько слабых моделей в одну сильную, что позволяет значительно повысить общую точность предсказаний модели. 2
• Снижение смещения. 2 Бустинг итеративно обучает модели фокусироваться на областях, где предыдущие модели столкнулись с трудностями, что снижает общее смещение финальной модели. 2
• Работа с несбалансированными данными. 2 Алгоритмы бустинга эффективны при работе с наборами данных, где некоторых классов значительно меньше, чем других. 2
• Интерпретируемость. 2 Бустинговые алгоритмы часто обеспечивают более интерпретируемое представление о процессе принятия решений за счёт объединения более простых моделей. 2
• Снижение переобучения. 2 Последовательный подход бустинга помогает справиться с переобучением — распространённой проблемой, когда модель хорошо работает с обучающими данными, но плохо — с невидимыми данными. 2

Однако у бустинга есть и недостатки: он может приводить к построению громоздких композиций, состоящих из сотен алгоритмов, что исключает возможность содержательной интерпретации, требует больших объёмов памяти для хранения базовых алгоритмов и существенных затрат времени на вычисление классификаций. 1