Сопоставление библиотек для создания моделей машинного обучения на основе методов градиентного бустинга
В статье проводится сравнительный анализ современных библиотек для построения моделей машинного обучения на основе методов градиентного бустинга: CatBoost, XGBoost и LightGBM. Рассмотрены их ключевые особенности, преимущества и недостатки, включая обработку категориальных признаков, скорость обучен...
Saved in:
| Main Author: | Д. С. Пономарев |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Siberian Scientific Centre DNIT
2025-04-01
|
| Series: | Современные инновации, системы и технологии |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://oajmist.com/index.php/12/article/view/346 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Similar Items
-
Трехпозиционное управление транспортным средством на основе нейроинтерфейса с применением машинного обучения
by: Alexander Fradkov, et al.
Published: (2025-01-01) -
Исследование и сравнительный анализ алгоритмов машинного обучения для определения их эффективности в задаче классификации деменции
by: А. П. Пашковская
Published: (2025-03-01) -
Память о Великой Отечественной войне в комментариях к региональным интернет-СМИ: опыт комбинации машинного обучения и критического дискурс-анализа
by: Андрей Александрович Линченко, et al.
Published: (2025-05-01) -
Автоматическая генерация аннотаций научных статей на основе больших языковых моделей
by: Andrey Golubinskiy, et al.
Published: (2025-01-01) -
Адаптивное построение регрессионных моделей на основе анализа функционала качества обработки сегментов последовательности
by: Ilya Lebedev
Published: (2025-04-01)