Машинное обучение все чаще используется аналитиками для упрощения работы при решении текущих задач, для реализации новых проектов или для выявления каких-либо ошибок и отклонений.

На данный момент одной из лидеров в машинном обучении для многих задач является библиотека XGBoost, основанная на алгоритме дерева решений и реализующая методы градиентного бустинга. Почему? Библиотека наиболее эффективна при построении моделей предсказания на структурированных больших данных, XGBoost поддерживает реализацию на Hadoop, имеется встроенная регуляризация и правила для обработки пропущенных значений, а также с помощью множества настроек можно улучшать качество прогнозирования модели за кратчайшие сроки, ведь имеется возможность параллельной обработки.

Особенности валидации моделей на Xgboost