Gradient Boosting Robust

Gradient Boosting Robust este un algoritm de tip gradient boosting antrenat cu funcții de pierdere rezistente la valori aberante — cel mai frecvent funcția de pierdere Huber sau funcția de pierdere cuantile (pinball) — în locul funcției de pierdere a erorii pătratice. Propusă în lucrarea seminală a lui Friedman din 2001, această variantă produce predicții mult mai puțin distorsionate de valori extreme sau etichete contaminate, păstrând în același timp puterea predictivă completă a arborilor de tip gradient boosting.