Какие ансамблевые методы используют глубокие деревья?

Ансамблевые методы, использующие глубокие деревья, включают:

• Random Forest — строит множество глубоких решающих деревьев на случайных подвыборках данных и признаков, затем усредняет результаты для повышения устойчивости и снижения переобучения.

• Gradient Boosting Machines (GBM) — последовательно строит глубокие деревья, исправляя ошибки предыдущих, что позволяет моделям учиться на остатках и улучшать качество прогноза.

• XGBoost, LightGBM, CatBoost — популярные реализации градиентного бустинга, которые используют глубокие деревья с оптимизациями по скорости и качеству.

Глубокие деревья в ансамблях позволяют моделям захватывать сложные нелинейные зависимости и взаимодействия признаков, но требуют контроля переобучения через параметры глубины, регуляризацию и количество деревьев.