В чем преимущества стохастического градиентного бустинга перед классическим бустингом?

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

• Ускорение обучения. www.e2enetworks.com SGB быстрее обучается, так как использует случайную выборку данных. www.e2enetworks.com
• Работа с большими наборами данных. www.e2enetworks.com www.dissercat.com После каждого раунда бустинга используются только случайные части данных, что позволяет проводить параллелизацию и оптимизировать память. www.e2enetworks.com
• Снижение переобучения. www.e2enetworks.com SGB уменьшает эту проблему за счёт введения случайности через выборку данных и признаков. www.e2enetworks.com В результате модели становятся сильнее и более обобщёнными. www.e2enetworks.com
• Гибкость в выборе признаков. www.e2enetworks.com Пользователи могут выбирать, какие признаки включать или исключать на протяжении всего процесса бустинга. www.e2enetworks.com Это повышает интерпретируемость модели, позволяя оценивать важность признаков и выбирать переменные. www.e2enetworks.com
• Повышение точности предсказаний. www.e2enetworks.com SGB увеличивает точность предсказаний, успешно распознавая сложные закономерности в данных. www.e2enetworks.com