Бустинг
Бустинг — это метод машинного обучения, который обучает слабые модели на взвешенных данных для повышения точности.
Бустинг представляет собой метод ансамблевого машинного обучения, который последовательно обучает несколько слабых моделей, используя взвешенные данные. Этот подход сосредоточен на объектах, неправильно классифицированных предыдущими моделями. Каждая новая модель добавляется в ансамбль, что позволяет создавать итоговую сильную модель с высокой точностью. К числу известных алгоритмов бустинга относятся AdaBoost, Gradient Boosting и XGBoost. Метод находит широкое применение в задачах классификации, регрессии и ранжирования благодаря своей эффективности и гибкости.