Некоторые преимущества использования градиентного бустинга в сравнении со случайным лесом:

• Более высокая точность прогнозирования. 1 Градиентный бустинг часто обеспечивает более точное предсказание, особенно когда набор данных относительно небольшой и чистый. 1
• Гибкость в работе с различными данными и задачами. 2 Градиентный бустинг может обрабатывать большое количество признаков и не предвзято относиться к любому конкретному типу признаков. 2
• Устойчивость к переобучению при правильной настройке. 2 Однако метод чувствителен к шуму и выбросам в данных и требует настройки сложных гиперпараметров. 2
• Автоматический отбор признаков. 2 Градиентный бустинг может автоматически отбирать признаки, не предвзято относясь к любому конкретному типу признаков. 2

Преимущества случайного леса:

• Стабильная производительность в широком диапазоне наборов данных. 1 Случайные леса менее чувствительны к зашумлённым данным и менее подвержены переоснащению. 1
• Меньшие вычислительные затраты. 1 Параллельное обучение отдельных деревьев и возможность обучать каждое дерево независимо способствуют сокращению времени обучения. 1
• Высокая масштабируемость. 1 Случайные леса могут эффективно обрабатывать большие наборы данных, хорошо подходят для параллельной обработки и распределённых вычислительных сред. 1

Выбор между этими методами зависит от конкретных характеристик набора данных и целей задачи машинного обучения. 1