Aké konkrétne implementácie boostingu poznáte alebo s ktorými ste pracovali?

Hlavné implementácie boostingu, s ktorými sa často pracuje:

• Gradient Boosting Machines (GBM) — klasický gradientový boosting, implementovaný napríklad v knižnici scikit-learn.
• XGBoost — veľmi efektívna a populárna implementácia gradientového boostingu s optimalizáciami pre rýchlosť a pamäť.
• LightGBM — implementácia od Microsoftu, využívajúca rast stromov na listoch a optimalizácie pre veľké dáta.
• CatBoost — od Yandexu, dobre pracuje s kategorizovanými vlastnosťami a má zabudované spracovanie chýbajúcich hodnôt.

Každá z týchto implementácií má svoje vlastnosti a výhody, voľba závisí od úlohy a dát.