Бустинг: каждая следующая модель исправляет ошибки предыдущей

Бэггинг строит деревья независимо и усредняет. Бустинг строит последовательно: каждое новое дерево фокусируется именно на тех примерах или остатках, где предыдущие ошиблись. Это фундаментальная разница. Бустинг — более мощный, но и более склонный к переобучению. XGBoost, LightGBM, CatBoost — все построены на этой идее и сегодня доминируют на табличных данных.

Full content is available with a subscription.
Get full access to all courses on the platform for one year with a single payment.
Unlike other platforms that charge per course, here you get everything for one price, and after one year of use there will be no automatic charge for the following year.