Robust Gradient Boosting

Robust Gradient Boosting — это градиентный бустинг, обученный с использованием устойчивых к выбросам функций потерь (чаще всего функции потерь Хьюбера или квантильной (pinball) функции потерь) вместо функции потерь, основанной на квадрате ошибки. Предложенный в основополагающей статье Фридмана 2001 года, этот вариант дает прогнозы, в гораздо меньшей степени искаженные экстремальными значениями или зашумленными метками, сохраняя при этом полную предсказательную силу деревьев градиентного бустинга.