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Machine learning

Gradient Boosting

Gradient Boosting ist eine Ensemble-Lernmethode, die 2001 von Jerome H. Friedman formalisiert wurde und eine Sequenz von schwachen Lernern – typischerweise flache Entscheidungsbäume – kombiniert, sodass jeder neue Baum so angepasst wird, dass die Restfehler der vorherigen Bäume minimiert werden. Es ist der Kernalgorithmus hinter populären Implementierungen wie XGBoost, LightGBM und CatBoost.

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Quellen

  1. Friedman, J. H. (2001). Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine. Annals of Statistics, 29(5), 1189–1232. DOI: 10.1214/aos/1013203451

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ScholarGate. (2026, June 1). Gradient Boosting Machine (Friedman's Gradient Boosting). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/gradient-boosting

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ScholarGateGradient Boosting (Gradient Boosting Machine (Friedman's Gradient Boosting)). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/machine-learning/gradient-boosting · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026