Jaké implementace boostingu znáte nebo s kterými jste pracovali?

Hlavní implementace boostingu, se kterými se často pracuje:

• Gradient Boosting Machines (GBM) — klasický gradientový boosting, implementovaný například v knihovně scikit-learn.
• XGBoost — vysoce efektivní a populární implementace gradientového boostingu s optimalizacemi pro rychlost a paměť.
• LightGBM — implementace od Microsoftu, využívající růst stromů na listech a optimalizace pro velká data.
• CatBoost — od Yandexu, dobře pracuje s kategoriálními znaky a má vestavěné zpracování chybějících hodnot.

Každá z těchto implementací má své vlastnosti a výhody, volba závisí na úkolu a datech.