Gradient Boosting buduje model iteracyjnie, ucząc się na błędach poprzednich drzew i wzmacniając te obszary, gdzie inne modele były słabe, co daje bardziej precyzyjne i stabilne prognozy. Takie podejście ma przewagę nad regresją liniową, bo umożliwia modelowanie nawet bardzo złożonych zależności, oraz nad pojedynczymi drzewami decyzyjnymi, które są podatne na przeuczenie i często nie zapewniają optymalnych wyników.

Ćwiczenia dla tego tematu zostały zebrane tutaj.

Kliknij tutaj, aby wrócić do strony głównej kursu.

* Podczas przygotowania opisów dla tego tematu, przy części zagadnień wykorzystane zostały narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji.