Robust XGBoost

Robust XGBoost сочетает масштабируемый фреймворк градиентного бустинга XGBoost с робастными функциями потерь — в первую очередь функцией потерь Хьюбера или ее вариантами — для получения ансамбля градиентных бустированных деревьев, устойчивого к искажающему влиянию выбросов. Заменяя целевую функцию квадратичной ошибки на функцию потерь, которая уменьшает вес больших остатков, модель обеспечивает надежные прогнозы для непрерывных целевых переменных, даже когда обучающие данные содержат экстремальные значения или шумовые метки.