Изменения
→Реализации и применения бустинга: Видимо, перепутали местами описание LightGBM и CatBoost
Реализации бустинга:
* [[XGBoost |XGBoost]] — изначально исследовательский проект Tianqi Chen, сейчас открытая программная библиотека, поддерживая сообществомодна из самых популярных и эффективных реализаций алгоритма градиентного бустинга на деревьях на 2019-й год. * [[CatBoost|CatBoost ]] — открытая программная библиотека , разработанная компанией Яндекс.* LightGBM — открытая программная библиотека разработанная компанией Яндексдля метода машинного обучения, основанная на градиентном бустинге (англ. gradient boosting).
* https://quantdare.com/what-is-the-difference-between-bagging-and-boosting/
* https://medium.com/@rrfd/boosting-bagging-and-stacking-ensemble-methods-with-sklearn-and-mlens-a455c0c982de
[[Категория: Машинное обучение]]
[[Категория: Ансамбли]]
