Jakie implementacje boostowania znasz lub z którymi pracowałeś?

Główne implementacje boostingu, z którymi często się pracuje:

• Gradient Boosting Machines (GBM) — klasyczny boosting gradientowy, zaimplementowany na przykład w bibliotece scikit-learn.
• XGBoost — bardzo wydajna i popularna implementacja boostingu gradientowego, z optymalizacjami pod kątem szybkości i pamięci.
• LightGBM — implementacja od Microsoft, wykorzystująca wzrost drzew liściowych i optymalizacje dla dużych danych.
• CatBoost — od Yandex, dobrze działa z cechami kategorycznymi i ma wbudowaną obsługę braków danych.

Każda z tych implementacji ma swoje cechy i zalety, wybór zależy od zadania i danych.