В каких задачах машинного обучения лучше всего применять градиентный бустинг?

Градиентный бустинг предпочтителен для задач, где требуется максимальная точность и доступно достаточно времени на настройку модели. 1 Он особенно эффективен для структурированных табличных данных средней размерности. 1

Некоторые области, в которых применяют градиентный бустинг:

• Финансовый сектор. 1 Скоринговые модели для оценки кредитоспособности клиентов, выявление мошеннических транзакций, прогнозирование оттока клиентов банка. 1
• Розничная торговля. 1 Персонализированные рекомендательные системы, прогнозирование спроса на товары, оптимизация ассортимента и ценообразования. 1
• Здравоохранение. 1 Прогнозирование рисков заболеваний, анализ эффективности лечения, оптимизация работы медицинских учреждений. 1
• Промышленность. 1 Предиктивное обслуживание оборудования, контроль качества производства, оптимизация технологических процессов. 1
• Маркетинг. 1 Модели отклика на маркетинговые кампании, сегментация клиентов, прогнозирование пожизненной ценности клиента. 1
• Энергетика. 1 Прогнозирование потребления энергии, оптимизация работы энергосистем, выявление аномалий в энергопотреблении. 1

Градиентный бустинг не так хорошо проявляет себя на однородных данных: текстах, изображениях, звуке, видео. 3