În boostingul pe gradient, variabila țintă pentru al treilea nod este gradientul negativ al funcției de pierdere în raport cu predicțiile modelului în etapa curentă. Cu alte cuvinte, fiecare arbore următor este antrenat pentru a prezice eroarea (rezidualul) modelului anterior, pentru a minimiza funcția de pierdere.

De exemplu, dacă funcția de pierdere este eroarea pătratică medie, atunci variabila țintă pentru al treilea nod va fi diferența dintre valorile reale și suma predicțiilor tuturor arborilor anteriori.

Anterior În continuare