Градиентный бустинг python
![Градиентный бустинг с нуля на Python / Data Science | Анастасия Никулина | Дзен Градиентный Бустинг с нуля на Python](https://www.datacareer.de/files/pictures/download_205.png)
Градиентный бустинг и стохастический градиентный бустинг
XGBoost [1] — одна из самых популярных и эффективных реализаций алгоритма градиентного бустинга на деревьях на й год. XGBoost изначально стартовал как исследовательский проект Тяньцзи Чена Tianqi Chen как часть сообщества распределенного глубинного машинного обучения. Первоначально он начинался как терминальное приложение, которое можно было настроить с помощью файла конфигурации libsvm. После победы в Higgs Machine Learning Challenge, он стал хорошо известен в соревновательный кругах по машинному обеспечению. Вскоре после этого были созданы пакеты для Python и R, и теперь у него есть пакеты для многих других языков, таких как Julia, Scala, Java и т.
![Ансамбли, бэггинг и бустинг Градиентный бустинг с CatBoost. (часть 1/3)](https://i.ytimg.com/vi/4HjyezWs1Po/maxresdefault.jpg?sqp=-oaymwEmCIAKENAF8quKqQMa8AEB-AH-CYAC0AWKAgwIABABGH8gPSgrMA8=&rs=AOn4CLCPyyupuDSMCKQmnezFSCiN11cnmg)
![Алгоритм градиентного бустинга Градиентный бустинг с нуля на Python / Data Science](https://i.pinimg.com/736x/4c/d4/08/4cd408b9cffd62dd0f793dc468a645c3.jpg)
![Стохастический градиентный бустинг Градиентный бустинг (CatBoost) в задачах построения торговых систем. Наивный подход](https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/Gradient_Boosting_Algorithm_in_Python_with_Scikit_Learn.jpg)
![Мы в соц сетях Градиентый бустинг — просто о сложном](https://i.ytimg.com/vi/BVMa4nXjQCM/sddefault.jpg)
![Реализация градиентного бустинга на Python Градиентный бустинг](https://ih1.redbubble.net/image.822977724.9121/st,small,507x507-pad,600x600,f8f8f8.u3.jpg)
![КвазиНаучный блог Александра Дьяконова](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/34c-gbmfromzerotohero-dataconla-201104004300-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![Публикации](https://thedatascientist.com/wp-content/uploads/2023/05/gradient_boosted_trees.webp)
![Информация](https://blog.paperspace.com/content/images/2019/11/image.png)
Хотя большинство победителей соревнований на Kaggle используют композицию разных моделей, одна из них заслуживает особого внимания, так как является почти обязательной частью. Речь, конечно, про Градиентный бустинг GBM и его вариации. Возьмем, например.
![«Градиентный Бустинг с нуля на Python » — Яндекс Кью](https://www.askpython.com/wp-content/uploads/2021/02/GRADIENT-BOOSTING-MODEL-in-Python-1024x512.png.webp)
![Градиентный бустинг с CatBoost. (часть 1/3)](https://habrastorage.org/webt/yz/l7/su/yzl7suvpy4vatkpztrqe9g1ux5g.png)
![Экстремальный градиентный бустинг (XGBoost) - Лена Капаца](https://spark-school.ru/wp-content/uploads/2021/05/untitled-700x400.png)
![Градиентный бустинг | Анализ малых данных](https://c.mql5.com/2/41/qcpmmp_zfd728_2020-11-03_125400.png)
![XGBoost — Викиконспекты](https://i.ytimg.com/vi/-cp0aVkoI5U/maxresdefault.jpg)
![алгоритм градиентного бустинга python | Дзен](https://newtechaudit.ru/wp-content/webp-express/webp-images/uploads/2021/12/1456.jpg.webp)
![Пишем XGBoost с нуля — часть 2: градиентный бустинг / Хабр](https://hands-on.cloud/wp-content/uploads/2022/04/implementation-of-gradient-boosting-algorithm-estimator-2-predictions.png)
![Градиентый бустинг - просто о сложном](https://m.media-amazon.com/images/I/51UJtTyzQjL._SR600,315_PIWhiteStrip,BottomLeft,0,35_PIStarRatingFOURANDHALF,BottomLeft,360,-6_SR600,315_ZA43,445,290,400,400,AmazonEmberBold,12,4,0,0,5_SCLZZZZZZZ_FMpng_BG255,255,255.jpg)
![# Градиентный бустинг и стохастический градиентный бустинг | Машинное обучение](https://hands-on.cloud/wp-content/uploads/2022/04/Implementation-of-Gradient-Boosting-Algorithm-in-Python.png)
![🤖 Решаем задачи машинного обучения с помощью алгоритма градиентного бустинга](https://i.stack.imgur.com/VO1Z2.png)
![](https://img.youtube.com/vi/rr2RWms_Q8s/0.jpg)
![](https://neurohive.io/wp-content/uploads/2018/11/vizualizacija-gradientnogo-bustinga-570x226.png)
Градиентный бустинг является сильным алгоритмом машинного обучения. Суть метода заключается в построении ансамбля слабых моделей например, деревьев принятия решений , в которых в отличие от бэггинга модели строятся не независимо параллельно , а последовательно. Говоря простым языком, это означает, что следующее дерево учится на ошибках предыдущего, затем этот процесс повторяется, наращивая количество слабых моделей. Таким образом, получается сильная модель, способная к обобщению на разнородных данных. Целью статьи является демонстрация рабочего цикла создания модели на основе машинного обучения, состоящего из нескольких этапов:.
![](https://m.media-amazon.com/images/I/61kXljT3l5L._AC_UF1000,1000_QL80_.jpg)
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/4fc/6e4/5f8/4fc6e45f8c882225bdbe012b4a633af8.png)
![](https://neurohive.io/wp-content/uploads/2018/11/predskazanija-gradientnogo-bustinga-496x570.png)
![](https://scikit-learn.org/stable/_images/sphx_glr_plot_gradient_boosting_quantile_001.png)
![](https://blog.paperspace.com/content/images/2019/11/image-2.png)
![](https://proproprogs.ru/htm/ml/files/ml-gradientnyy-boosting-i-stohasticheskiy-gradientnyy-boosting.files/image012.png)
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/c94/6e0/f2d/c946e0f2d049bbdfd324c984052e2fca.png)
![](https://habrastorage.org/webt/l0/vy/cx/l0vycx4dsrrohxafyliapuq7nxi.png)
![](https://scikit-learn.org/0.19/_images/sphx_glr_plot_gradient_boosting_regression_001.png)
![](https://d3i8kmg9ozyieo.cloudfront.net/machine-learning-part-18-boosting-algorithms-gradient-boosting-in-python-1.png)