Некоторые преимущества стохастического градиентного бустинга (SGB) перед классическим градиентным бустингом:

• Ускорение обучения. 1 SGB быстрее обучается, так как использует случайную выборку данных. 1
• Работа с большими наборами данных. 12 После каждого раунда бустинга используются только случайные части данных, что позволяет проводить параллелизацию и оптимизировать память. 1
• Снижение переобучения. 1 SGB уменьшает эту проблему за счёт введения случайности через выборку данных и признаков. 1 В результате модели становятся сильнее и более обобщёнными. 1
• Гибкость в выборе признаков. 1 Пользователи могут выбирать, какие признаки включать или исключать на протяжении всего процесса бустинга. 1 Это повышает интерпретируемость модели, позволяя оценивать важность признаков и выбирать переменные. 1
• Повышение точности предсказаний. 1 SGB увеличивает точность предсказаний, успешно распознавая сложные закономерности в данных. 1