Что такое Бустинг в машинном обученииБустинг — это один из мощных методов повышения качества моделей машинного обучения. Его цель — объединение нескольких слабых моделей (обычно простых алгоритмов) для создания одной сильной модели, которая улучшает точность предсказаний. Как это работает?▪️ Итеративное обучение: Модели обучаются поочередно. Каждая следующая модель стремится исправить ошибки предыдущей▪️ Вес ошибок: Большое внимание уделяется тем данным, на которых предыдущие модели ошибались. Это позволяет концентрироваться на сложных для предсказания примерах▪️ Комбинирование результатов: Финальный результат формируется путем взвешенного объединения предсказаний всех моделей Когда использовать? Бустинг особенно полезен, когда базовые алгоритмы не дают нужной точности. Например, он широко применяется в задачах классификации и регрессии, а также на соревнованиях по анализу данных, таких как KaggleВ нашем курсе узнаете подробнее о машинном обучении, в частности, о бустинге: Базовые модели ML и приложения#машинное_обучение
