Koje konkretne implementacije boostinga poznajete ili s kojima ste radili?

Glavne implementacije boostinga s kojima se često rade:

• Gradient Boosting Machines (GBM) — klasični gradientni boosting, implementiran, na primer, u biblioteci scikit-learn.
• XGBoost — vrlo efikasna i popularna implementacija gradientnog boostinga sa optimizacijama za brzinu i memoriju.
• LightGBM — implementacija od Microsofta, koristi rast drveća na listovima i optimizacije za velike podatke.
• CatBoost — od Yandexa, dobro radi sa kategorijalnim osobinama i ima ugrađenu obradu nedostajućih vrednosti.

Svaka od ovih implementacija ima svoje osobine i prednosti, izbor zavisi od zadatka i podataka.