ЯсноПонятно24

Бустинг является более сложным и вычислительно затратным методом, поэтому параллелизация может принести более значимые выгоды в случае бустинга. В процедуре бэггинга каждый базовый алгоритм обучается независимо от других, что позволяет легко параллелизовать процесс обучения. В случае бустинга, каждый следующий базовый алгоритм зависит от результатов предыдущих, что усложняет параллелизацию. Однако, существуют методы параллельного обучения бустинга, такие как Gradient Boosting Machines (GBM) и XGBoost, которые позволяют эффективно использовать параллельные вычисления для ускорения процесса обучения.