{"id":359094,"date":"2024-05-21T00:25:24","date_gmt":"2024-05-21T00:25:24","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=359094"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=359094","title":{"rendered":"<span>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438: \u0440\u0430\u0437\u0431\u043e\u0440 Gradient Boosting<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/d96\/d55\/b0a\/d96d55b0ae78688cfae4f46cb270ce59.jpg\" width=\"1280\" height=\"698\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d96\/d55\/b0a\/d96d55b0ae78688cfae4f46cb270ce59.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<p><em>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440!<\/em> <\/p>\n<p>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u044b \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u041e\u043d\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 <em>bew\u00e4hrte L\u00f6sungen<\/em>, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c &#171;\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439&#187;, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043a \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u043c \u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0438 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u044b \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p><strong>Gradient Boosting<\/strong> \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0433\u0438\u0431\u043a\u0438\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438. \u041e\u043d \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u0443\u044f \u0441\u043b\u0430\u0431\u044b\u0435 \u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0432 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u0431\u0440\u0435\u043b \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u043d\u043e \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u044b.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 Gradient Boosting \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432, \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0440\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438. \u041e\u043d \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a\u0430\u043a \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c\u044b\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<h2>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b Gradient Boosting<\/h2>\n<p>Gradient Boosting \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044c \u0441\u043b\u0430\u0431\u044b\u0445 \u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 (\u0447\u0430\u0449\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439) \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0438\u0434\u0435\u044f \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0435\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0430\u0431\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 Gradient Boosting \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c: \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430\u043c\u0438 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438. \u041d\u043e\u0432\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0430\u0445, \u0438 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u043d\u0443\u0442 \u0436\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b Gradient Boosting \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/strong>: \u041d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439) \u0441 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438. \u042d\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432<\/strong>: \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438. \u042d\u0442\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/strong>: \u041d\u043e\u0432\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439) \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0430\u0445. \u041e\u043d\u0430 \u0441\u0442\u0440\u0435\u043c\u0438\u0442\u0441\u044f \u0443\u0447\u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439<\/strong>: \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432<\/strong>: \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0430\u0437, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0424\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435<\/strong>: \u0424\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u0435. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0438 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 Gradient Boosting. \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0442:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>XGBoost<\/strong>: XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) &#8212; \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a, \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u0430\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0439 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c XGBoost \u0432 Python:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">import xgboost as xgb  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model = xgb.XGBRegressor() model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<ol start=\"2\">\n<li>\n<p><strong>LightGBM<\/strong>: LightGBM &#8212; \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430, \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u0430\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f LightGBM:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">import lightgbm as lgb  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model = lgb.LGBMRegressor() model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<ol start=\"3\">\n<li>\n<p><strong>CatBoost<\/strong>: CatBoost &#8212; \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u042f\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u043e\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0447\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0431\u0435\u0437 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043a. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f CatBoost:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">from catboost import CatBoostRegressor  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model = CatBoostRegressor() model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u044b \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 Gradient Boosting \u0438 \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0434 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438.<\/p>\n<h2>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b Gradient Boosting<\/h2>\n<p>\u0414\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0412 Gradient Boosting, \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0441\u043b\u0430\u0431\u043e\u0433\u043e \u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430. \u041a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0434\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p><strong>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 Gradient Boosting (Python, scikit-learn):<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439) base_model = DecisionTreeRegressor(max_depth=3)  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Gradient Boosting model = GradientBoostingRegressor(base_model, n_estimators=100, learning_rate=0.1)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<p><strong> \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 Gradient Boosting (Python, XGBoost):<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">import xgboost as xgb  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439) base_model = xgb.XGBRegressor(max_depth=3)  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Gradient Boosting model = xgb.XGBRegressor(base_score=0.5, booster='gbtree', n_estimators=100, learning_rate=0.1)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438\u0433\u0440\u0430\u044e\u0442 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0443\u044e \u0440\u043e\u043b\u044c \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 Gradient Boosting \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0438 \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0438 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442.<\/p>\n<p><strong>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c<\/strong> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443\u044e \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 (MSE) \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u0440\u0435\u0441\u0442\u043d\u0443\u044e \u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u044e (cross-entropy) \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p><strong>\u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b<\/strong> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b, \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c. \u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c.<\/p>\n<p><strong>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0432 Gradient Boosting (Python, scikit-learn):<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 data = load_boston() X, y = data.data, data.target  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Gradient Boosting \u0441 MSE \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c model = GradientBoostingRegressor(loss='ls', n_estimators=100, learning_rate=0.1)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model.fit(X, y)  # \u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c y_pred = model.predict(X) mse = mean_squared_error(y, y_pred)<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0432 Gradient Boosting (Python, XGBoost):<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">import xgboost as xgb  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 XGBoost \u0441 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u043c \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u043e\u043c model = xgb.XGBRegressor(learning_rate=0.1, n_estimators=100, objective='reg:squarederror')  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model.fit(X_train, y_train)  # \u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c y_pred = model.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442 Gradient Boosting \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0432\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430:<\/p>\n<p><strong>1. \u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432:<\/strong> \u0413\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0445 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442 \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. \u042d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u043e\u0439 \u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0439 \u043a \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044e.<\/p>\n<p><strong>2. Learning Rate:<\/strong> Learning rate \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0443 \u0448\u0430\u0433\u0430, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u041c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f learning rate \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442 \u043a \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u0435, \u043d\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<p><strong>\u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 (Python, scikit-learn):<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 model = GradientBoostingRegressor(max_depth=3, n_estimators=100, learning_rate=0.1)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<p><strong>Learning Rate (Python, XGBoost):<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">import xgboost as xgb  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c learning rate model = xgb.XGBRegressor(learning_rate=0.05, n_estimators=100, max_depth=3)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<h2>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 Gradient Boosting \u0432 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435<\/h2>\n<p>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438, \u0438 Gradient Boosting \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0435\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c Gradient Boosting \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<p>\u0412 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043c\u044b \u0441\u0442\u0440\u0435\u043c\u0438\u043c\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0443, \u043a \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442. Gradient Boosting \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u0440\u0435\u0441\u0442\u043d\u0430\u044f \u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u044f (cross-entropy) \u0438\u043b\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c.<\/p>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 1: \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 Gradient Boosting \u0434\u043b\u044f \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 (Python, scikit-learn):<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Gradient Boosting \u0434\u043b\u044f \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 2: \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 Gradient Boosting \u0434\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 (Python, XGBoost):<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">import xgboost as xgb  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 XGBoost \u0434\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 model = xgb.XGBClassifier(learning_rate=0.1, n_estimators=100, objective='multi:softprob')  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u043c\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 (\u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0440\u044b\u0432\u043d\u043e\u0435), \u0432 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438. Gradient Boosting \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u0438 \u0432\u043e\u0442 \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c, \u0441 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 Gradient Boosting \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 (Python, scikit-learn):<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Gradient Boosting \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 model = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 Gradient Boosting \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 (Python, LightGBM):<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">import lightgbm as lgb  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 LightGBM \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 model = lgb.LGBMRegressor(learning_rate=0.1, n_estimators=100)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u041f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0412:<\/strong><\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u043e\u0440 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 (Grid Search) \u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a (Random Search).<\/p>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 1: \u041f\u0435\u0440\u0435\u0431\u043e\u0440 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 (Python, scikit-learn):<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Gradient Boosting model = GradientBoostingClassifier()  # \u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 param_grid = {     'n_estimators': [100, 200, 300],     'max_depth': [3, 4, 5],     'learning_rate': [0.1, 0.01, 0.001] }  # \u041f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=3) grid_search.fit(X_train, y_train) best_model = grid_search.best_estimator_<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 2: \u0421\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 (Python, XGBoost):<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">import xgboost as xgb from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 XGBoost model = xgb.XGBClassifier()  # \u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 param_dist = {     'n_estimators': [100, 200, 300],     'max_depth': [3, 4, 5],     'learning_rate': [0.1, 0.01, 0.001] }  # \u041f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 random_search = RandomizedSearchCV(model, param_distributions=param_dist, n_iter=10, cv=3) random_search.fit(X_train, y_train) best_model = random_search.best_estimator_<\/code><\/pre>\n<p>Gradient Boosting \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c\u044e. <\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432. \u041e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0432 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a, \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438:<\/p>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 1: \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 Dask \u0441 Gradient Boosting (Python, Dask-ML):<\/strong><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/dask.org\/\">Dask<\/a> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c Gradient Boosting \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430\u0445:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import dask.dataframe as dd from dask_ml.model_selection import train_test_split from dask_ml import GradientBoostingClassifier  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u043a Dask DataFrame data = dd.read_csv('large_dataset.csv')  # \u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b X, y = data.drop('target', axis=1), data['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Gradient Boosting model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1) model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 GPU \u0441 Gradient Boosting (Python, cuML):<\/strong><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/rapidsai\/cuml\">cuML<\/a> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430 GPU. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c Gradient Boosting \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f\u0445, \u0447\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import cuml from cuml.ensemble import GradientBoostingClassifier  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 X, y = load_large_dataset()  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Gradient Boosting \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c GPU model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, backend='cuml') model.fit(X, y)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<h2>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b<\/h2>\n<h4>\u0428\u0430\u0433 1: \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0432 Pandas<\/h4>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0441 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u0445, \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430\u0445 \u0438 \u0438\u0445 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b: &#8216;user_id&#8217;, &#8216;product_id&#8217;, \u0438 &#8216;rating&#8217; (\u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u043b \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440). \u042d\u0442\u043e \u043b\u0438\u0448\u044c \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043d\u043e \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0441\u0435\u043c \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432, \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import pandas as pd  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 data = {     'user_id': [1, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5],     'product_id': [101, 102, 101, 103, 104, 102, 105, 101],     'rating': [5, 4, 3, 4, 5, 4, 3, 5] }  df = pd.DataFrame(data)<\/code><\/pre>\n<h4>\u0428\u0430\u0433 2: \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h4>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c Gradient Boosting \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439. \u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 One-Hot \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f One-Hot user_features = pd.get_dummies(df['user_id'], prefix='user') product_features = pd.get_dummies(df['product_id'], prefix='product')  # \u041e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 features = pd.concat([user_features, product_features], axis=1)<\/code><\/pre>\n<h4>\u0428\u0430\u0433 3: \u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b<\/h4>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b. \u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0448\u0435\u0439\u0441\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.model_selection import train_test_split  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, df['rating'], test_size=0.2, random_state=42)<\/code><\/pre>\n<h4>\u0428\u0430\u0433 4: \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Gradient Boosting<\/h4>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c Gradient Boosting, \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0435\u0435 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 XGBoost.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import xgboost as xgb  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 XGBoost model = xgb.XGBRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model.fit(X_train, y_train)<\/code><\/pre>\n<h4>\u0428\u0430\u0433 5: \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h4>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 (MSE), \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.metrics import mean_squared_error  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)  # \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e MSE mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)<\/code><\/pre>\n<h4>\u0428\u0430\u0433 6: \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439<\/h4>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b \u0441 \u0441\u0430\u043c\u044b\u043c\u0438 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430\u043c\u0438 user_ids = df['user_id'].unique() product_ids = df['product_id'].unique() recommendations = pd.DataFrame(columns=['user_id', 'product_id', 'predicted_rating'])  # \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f for user_id in user_ids:     user_features = pd.DataFrame({'user_id': [user_id] * len(product_ids)})     product_features = pd.DataFrame({'product_id': product_ids})     user_product_features = pd.concat([user_features, product_features], axis=1)      # \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043e\u043a \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0438 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432     predicted_ratings = model.predict(user_product_features)      # \u0424\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439     recommendations_user = pd.DataFrame({'user_id': [user_id] * len(product_ids), 'product_id': product_ids, 'predicted_rating': predicted_ratings})     recommendations = pd.concat([recommendations, recommendations_user])  # \u0421\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043f\u043e \u0443\u0431\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043e\u043a top_recommendations = recommendations.sort_values(by='predicted_rating', ascending=False)<\/code><\/pre>\n<p>\u041c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 Gradient Boosting, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0435\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<h2>\u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f Gradient Boosting<\/h2>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 Gradient Boosting<\/strong><\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0441\u043e\u043a\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong>: Gradient Boosting \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0435 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0423\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u0430\u043c<\/strong>: \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432 \u043a \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u0430\u043c \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0440\u0435\u0448\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u0414\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0440\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/strong>: Gradient Boosting \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0442\u0438\u043f\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u0435, \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043e\u0442\u0431\u043e\u0440 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432<\/strong>: Gradient Boosting \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043e\u0442\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0441\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong>: \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 Gradient Boosting, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a LightGBM \u0438 XGBoost, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c<\/strong>: \u0420\u0435\u0448\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0432 Gradient Boosting, \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><strong>\u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b<\/strong><\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u043a\u043b\u043e\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e<\/strong>: Gradient Boosting, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0441\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d \u043a \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0442\u0449\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442\u044b<\/strong>: \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 Gradient Boosting \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f\u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u043c, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0422\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c<\/strong>: Gradient Boosting \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438<\/strong>: \u0425\u043e\u0442\u044f \u0440\u0435\u0448\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b, \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044c \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 Gradient Boosting, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0438\u0442\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041d\u0435\u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong>: \u0412 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/strong>: \u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f Gradient Boosting \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439 \u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432<\/strong>: \u0412 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432, Gradient Boosting \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0412 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435, Gradient Boosting &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0432\u044b\u0434\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439\u0441\u044f \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043a \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c \u0438 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043a \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c \u0442\u0438\u043f\u0430\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432 \u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043f\u0440\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 Data Science \u043c\u043e\u0438 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u0433\u0438 \u0438\u0437 OTUS \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/aTta\/\">\u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432<\/a>. \u041d\u0430 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043f\u0440\u043e\u0439\u0434\u044f \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0437\u0430\u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0440\u043e\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043e\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430. <a href=\"https:\/\/otus.pw\/aTta\/\">\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0435<\/a>.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/771312\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/771312\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p><em>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440!<\/em> <\/p>\n<p>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u044b \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u041e\u043d\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 <em>bew\u00e4hrte L\u00f6sungen<\/em>, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c &#171;\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439&#187;, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043a \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u043c \u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0438 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u044b \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p><strong>Gradient Boosting<\/strong> \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0433\u0438\u0431\u043a\u0438\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u043e\u0432 \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438. \u041e\u043d \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u0443\u044f \u0441\u043b\u0430\u0431\u044b\u0435 \u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0432 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u0431\u0440\u0435\u043b \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u043d\u043e \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u044b.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 Gradient Boosting \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432, \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0440\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438. \u041e\u043d \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a\u0430\u043a \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c\u044b\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<h2>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b Gradient Boosting<\/h2>\n<p>Gradient Boosting \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044c \u0441\u043b\u0430\u0431\u044b\u0445 \u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 (\u0447\u0430\u0449\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439) \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0438\u0434\u0435\u044f \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0435\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0430\u0431\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 Gradient Boosting \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c: \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430\u043c\u0438 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438. \u041d\u043e\u0432\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0430\u0445, \u0438 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u043d\u0443\u0442 \u0436\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b Gradient Boosting \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/strong>: \u041d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439) \u0441 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438. \u042d\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432<\/strong>: \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438. \u042d\u0442\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/strong>: \u041d\u043e\u0432\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439) \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0430\u0445. \u041e\u043d\u0430 \u0441\u0442\u0440\u0435\u043c\u0438\u0442\u0441\u044f \u0443\u0447\u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439<\/strong>: \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0448\u0430\u0433\u043e\u0432<\/strong>: \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0430\u0437, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0424\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435<\/strong>: \u0424\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u0435. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0438 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 Gradient Boosting. \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0442:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>XGBoost<\/strong>: XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) &#8212; \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a, \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u0430\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0439 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c XGBoost \u0432 Python:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">import xgboost as xgb  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model = xgb.XGBRegressor() model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<ol start=\"2\">\n<li>\n<p><strong>LightGBM<\/strong>: LightGBM &#8212; \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430, \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u0430\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f LightGBM:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">import lightgbm as lgb  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model = lgb.LGBMRegressor() model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<ol start=\"3\">\n<li>\n<p><strong>CatBoost<\/strong>: CatBoost &#8212; \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u042f\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u043e\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0447\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0431\u0435\u0437 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043a. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f CatBoost:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">from catboost import CatBoostRegressor  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model = CatBoostRegressor() model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u044b \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 Gradient Boosting \u0438 \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0434 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438.<\/p>\n<h2>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b Gradient Boosting<\/h2>\n<p>\u0414\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0412 Gradient Boosting, \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0441\u043b\u0430\u0431\u043e\u0433\u043e \u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430. \u041a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0434\u043e\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p><strong>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 Gradient Boosting (Python, scikit-learn):<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439) base_model = DecisionTreeRegressor(max_depth=3)  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Gradient Boosting model = GradientBoostingRegressor(base_model, n_estimators=100, learning_rate=0.1)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<p><strong> \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 Gradient Boosting (Python, XGBoost):<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">import xgboost as xgb  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439) base_model = xgb.XGBRegressor(max_depth=3)  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Gradient Boosting model = xgb.XGBRegressor(base_score=0.5, booster='gbtree', n_estimators=100, learning_rate=0.1)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438\u0433\u0440\u0430\u044e\u0442 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0443\u044e \u0440\u043e\u043b\u044c \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 Gradient Boosting \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0438 \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0438 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442.<\/p>\n<p><strong>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c<\/strong> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443\u044e \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 (MSE) \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u0440\u0435\u0441\u0442\u043d\u0443\u044e \u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u044e (cross-entropy) \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p><strong>\u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b<\/strong> &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b, \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c. \u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c.<\/p>\n<p><strong>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0432 Gradient Boosting (Python, scikit-learn):<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 data = load_boston() X, y = data.data, data.target  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Gradient Boosting \u0441 MSE \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c model = GradientBoostingRegressor(loss='ls', n_estimators=100, learning_rate=0.1)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model.fit(X, y)  # \u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c y_pred = model.predict(X) mse = mean_squared_error(y, y_pred)<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0432 Gradient Boosting (Python, XGBoost):<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">import xgboost as xgb  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 XGBoost \u0441 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u043c \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u043e\u043c model = xgb.XGBRegressor(learning_rate=0.1, n_estimators=100, objective='reg:squarederror')  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model.fit(X_train, y_train)  # \u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c y_pred = model.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442 Gradient Boosting \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0432\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430:<\/p>\n<p><strong>1. \u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432:<\/strong> \u0413\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0445 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442 \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. \u042d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u043e\u0439 \u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0439 \u043a \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044e.<\/p>\n<p><strong>2. Learning Rate:<\/strong> Learning rate \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0443 \u0448\u0430\u0433\u0430, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u041c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f learning rate \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442 \u043a \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u0435, \u043d\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<p><strong>\u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 (Python, scikit-learn):<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 model = GradientBoostingRegressor(max_depth=3, n_estimators=100, learning_rate=0.1)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<p><strong>Learning Rate (Python, XGBoost):<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">import xgboost as xgb  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c learning rate model = xgb.XGBRegressor(learning_rate=0.05, n_estimators=100, max_depth=3)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<h2>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 Gradient Boosting \u0432 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435<\/h2>\n<p>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438, \u0438 Gradient Boosting \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0435\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c Gradient Boosting \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<p>\u0412 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043c\u044b \u0441\u0442\u0440\u0435\u043c\u0438\u043c\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0443, \u043a \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442. Gradient Boosting \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u0440\u0435\u0441\u0442\u043d\u0430\u044f \u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u044f (cross-entropy) \u0438\u043b\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c.<\/p>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 1: \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 Gradient Boosting \u0434\u043b\u044f \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 (Python, scikit-learn):<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Gradient Boosting \u0434\u043b\u044f \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 2: \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 Gradient Boosting \u0434\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 (Python, XGBoost):<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">import xgboost as xgb  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 XGBoost \u0434\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 model = xgb.XGBClassifier(learning_rate=0.1, n_estimators=100, objective='multi:softprob')  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 model.fit(X_train, y_train)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 y_pred = model.predict(X_test)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u043c\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 (\u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0440\u044b\u0432\u043d\u043e\u0435), \u0432 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438. Gradient Boosting \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u0438 \u0432\u043e\u0442 \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c, \u0441 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 Gradient Boosting \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 (Python, scikit-learn):<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Gradient Boosting \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-359094","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/359094","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=359094"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/359094\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=359094"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=359094"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=359094"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}