Собственная реализация градиентного бустинга. Оценка его производительности на синтетических двумерных и многомерных кредитных данных, используя перечень готовых моделей машинного обучения в качестве базовых. Сравнение с имеющимися аналогичными на сегодняшний день решениями.
Проект выполнен в рамках курса «Машинное обучение» магистерской программы НИУ ВШЭ «Машинное обучение и высоконагруженные системы».
Самостоятельно разработать модель градиентного бустинга для решения задачи предсказания классов на двух наборах данных: многомерных данных по кредитам с kaggle и синтетических двумерных. В данных с kaggle целевая переменная показывает, вернуло ли кредит физическое лицо.