Caracteristicas
boostingmicrosoftfasttabulargradient-boosting
Ventajas y Desventajas
Ventajas
- + Mas rapido que XGBoost en muchos casos
- + Menor uso de memoria
- + Soporta categorical features nativo
- + Crecimiento leaf-wise mas eficiente
- + Excelente para datasets grandes
- + Soporte para GPU y distribuido
Desventajas
- - Puede sobreajustar con datos pequenos
- - Sensible a hiperparametros
- - Leaf-wise puede crear arboles desbalanceados
- - Documentacion menos completa que XGBoost
- - Menos recursos de aprendizaje
Casos de Uso
- Clasificacion de grandes datasets
- Regresion a escala
- Ranking de resultados
- Problemas con features categoricas
- Pipelines de ML en produccion
- Competencias de datos