Градиентный бустинг – эффективный алгоритм преобразования относительно плохих гипотез Моделей (Model) в очень хорошие. Происхождение Идея бустинга (усиления) базируется на допущении, что изменить слабый предсказывающий алгоритм возможно. Слабый алгоритм определяется как гипотеза, чьи результаты немного лучше, чем случайные. Идея усиления заключалась в том, чтобы фильтровать Наблюдения (Observation), оставляя те из них, с которыми может справиться слабый алгоритм, и сосредотачиваясь на развитии новых способностей, чтобы справиться с оставшимися трудными наблюдениями...

Регрессионный анализ — это метод, используемый для определения зависимости одной переменной (зависимой или целевой) от одной или нескольких других переменных (независимых признаков). Этот анализ является основой многих моделей машинного обучения, когда требуется предсказать числовое значение. В зависимости от характера данных и взаимосвязи между переменными, используются разные виды регрессии. Линейная регрессия — самый простой и распространённый вид регрессии, при котором предполагается, что между целевой переменной и независимыми признаками существует линейная зависимость...