XGBoost — это opensource-библиотека, обеспечивающая высокопроизводительную реализацию Деревьев решений (Decision Tree). В этой статье узнаем, как работает Градиентный бустинг (GB), а затем рассмотрим пример на Python. В обычном Машинном обучении (ML), таком как дерево решений, мы просто обучаем Модель (Model) на наборе данных и используем ее для прогнозирования: Мы можем немного поэкспериментировать с параметрами или дополнить данные, но в итоге мы по-прежнему используем ту же модель. Даже если мы строим Ансамбль (Ensemble) – комбинацию моделей, все модели обучаются по отдельности...

**XGBoost (eXtreme Gradient Boosting)** — это один из самых мощных алгоритмов машинного обучения для задач прогнозирования, включая спортивные ставки. Он сочетает скорость, точность и интерпретируемость, что делает его популярным у букмекеров, профессиональных бетторов и аналитиков.  --- ## **1. Почему XGBoost используют в ставках?**  ✅ **Высокая точность** – часто превосходит нейросети на табличных данных.  ✅ **Работа с разными типами данных** – числовые, категориальные, пропущенные значения...