В чем заключаются плюсы и минусы использования градиентного бустинга в машинном обучении?

Некоторые плюсы использования градиентного бустинга в машинном обучении:

• высокая точность прогнозирования; habr.com
• гибкость в работе с различными данными и задачами; habr.com
• устойчивость к переобучению при правильной настройке; habr.com
• автоматический отбор признаков; habr.com
• широкая поддержка в библиотеках машинного обучения. habr.com

Некоторые минусы использования градиентного бустинга в машинном обучении:

• чувствительность к шуму и выбросам в данных; habr.com
• требует настройки сложных гиперпараметров; habr.com
• вычислительно затратен, особенно для больших данных и глубоких моделей; habr.com
• может быть сложным для интерпретации результатов; habr.com
• менее эффективен в задачах с дисбалансом классов. habr.com

Градиентный бустинг широко применяется в различных задачах машинного обучения, например в поисковом ранжировании, рекомендательных системах, таргетировании рекламы, предсказании погоды и других. education.yandex.ru