Опишите формы решающих деревьев у LightGBM, XGBoost и CatBoost

▪️LightGBM строит деревья по принципу: «На каждом шаге делим вершину с наилучшей оценкой». Основным же критерием остановки выступает максимально допустимое количество вершин в дереве. Из-за этого деревья получаются несимметричными.

▪️XGBoost строит деревья по принципу: «Строим дерево последовательно по уровням до достижения максимальной глубины». Так, деревья «стремятся» быть симметричными по глубине. В идеальном случае получается полное бинарное дерево.

▪️CatBoost строит деревья по принципу: «Все вершины одного уровня имеют одинаковый предикат». Это приводит к более стабильному обучению, особенно при наличии категориальных признаков, благодаря внутренним механизмам работы с ними. Деревья CatBoost стремятся быть более сбалансированными.

#машинное_обучение