Машины повышения градиента (GBM) — это тип алгоритма машинного обучения, используемый как для задач регрессии, так и для задач классификации. Они представляют собой форму ансамблевого обучения, что означает, что они объединяют прогнозы нескольких отдельных моделей для получения окончательного прогноза. GBM может обрабатывать отсутствующие данные и выбросы.
Вот как работает GBM в деталях:
- Дерево решений: GBM основаны на решениях…
