В чем разница между Linear Regression, Random Forest и GBDT? Как их реализовать в распределенных вычислениях

🔹 В чем разница между Linear Regression, Random Forest и GBDT?

Linear Regression (LR) — простой и быстрый, но работает только с линейными зависимостями.
Random Forest (RF) — устойчив к выбросам и переобучению, но может быть медленным.
Gradient Boosting Decision Trees (GBDT) — обеспечивает высокую точность, но требует тонкой настройки и больше времени на обучение.

🔹 Как реализовать эти алгоритмы в распределенных системах?

RF — легко распараллеливается, так как деревья строятся независимо.
GBDT — сложнее, но можно ускорить построение деревьев в каждой итерации.
LR — можно параллелить через parameter server и асинхронные обновления.

Библиотека собеса по Data Science