В чем особенности использования бустинговых алгоритмов в задачах машинного обучения?

Особенности использования бустинговых алгоритмов в задачах машинного обучения:

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

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. neerc.ifmo.ru