ロバスト勾配ブースティング

ロバスト勾配ブースティングは、二乗誤差損失の代わりに、外れ値に強い損失関数（最も一般的にはフーバー損失または分位数（ピンボール）損失）で学習された勾配ブースティングです。2001年のフリードマンの画期的な論文で提案されたこのバリアントは、極端な値や汚染されたラベルによる歪みがはるかに少ない予測を生成し、同時に勾配ブーストツリーの完全な予測能力を維持します。