метод обучения с учителем, при котором строится множество деревьев решений путем использования различных комбинаций бинарных вопросов для каждой ветви; бинарные вопросы выбираются стратегически (а не случайно, как при использовании случайных лесов), в результате чего прогностическая точность каждого дерева увеличивается; после этого предсказания отдельных деревьев комбинируются, при этом прогнозы новых деревьев получают больший вес, и процесс повторяется до получения итоговых результатов.
В статье рассматривается метод градиентного бустинга с осуществлением случайных поворотов признакового пространства на каждом шаге обучения алгоритма. Исследуется качество данного метода на различных модельных задачах бинарной классификации. Полученные результаты анализируются и даются рекомендации по применению указанного метода.
это система, реализующая автоматизированный сбор, обработку, манипулирование данными, функционирующая на основе ЭВМ и других технических средств и включающая соответствующее программное обеспечение (ПО) и персонал.