Как неправильно настроенная базовая оценка подрывает числовую стабильность прогнозов модели в разных версиях XGBoost Специалисты по машинному обучению уже давно слышали поговорку «Мусор на входе, мусор на выходе» . Это подчеркивает важность того, чтобы любые усилия по моделированию основывались на наборе данных, который хорошо изучен и подходит для решения поставленной задачи. Не менее важным аспектом моделирования является необходимость понимания нюансов гиперпараметров алгоритмов..