Некоторые плюсы использования градиентного бустинга в машинном обучении:

• высокая точность прогнозирования; 1
• гибкость в работе с различными данными и задачами; 1
• устойчивость к переобучению при правильной настройке; 1
• автоматический отбор признаков; 1
• широкая поддержка в библиотеках машинного обучения. 1

Некоторые минусы использования градиентного бустинга в машинном обучении:

• чувствительность к шуму и выбросам в данных; 1
• требует настройки сложных гиперпараметров; 1
• вычислительно затратен, особенно для больших данных и глубоких моделей; 1
• может быть сложным для интерпретации результатов; 1
• менее эффективен в задачах с дисбалансом классов. 1

Градиентный бустинг широко применяется в различных задачах машинного обучения, например в поисковом ранжировании, рекомендательных системах, таргетировании рекламы, предсказании погоды и других. 3