提升方法可以带来以下主要好处：1、易于实施，提升方法具有易于理解和易于解释的算法，可以从错误中学习；2、偏减少偏差，差是指机器学习结果中存在不确定性或不准确性；3、计算效率高，提升算法优先考虑可在训练期间提高预测准确性的特征。
一、提升方法有哪些好处？
提升方法可以带来以下主要好处：
1、易于实施
提升方法具有易于理解和易于解释的算法，可以从错误中学习。这些算法不需要任何数据预处理，并且它们具有内置例程来处理丢失的数据。此外，大多数语言都有内置库，可以通过许多参数来实施提升算法，这些参数可对性能进行微调。
2、减少偏差
偏差是指机器学习结果中存在不确定性或不准确性。提升算法以顺序方法将多个弱学习器组合在一起，以迭代方式改进观察结果。此方法有助于减少机器学习模型中常见的高偏差。
3、计算效率高
提升算法优先考虑可在训练期间提高预测准确性的特征。它们可以帮助减少数据属性，并有效处理大型数据集。
二、提升方法会带来哪些挑战？
以下是提升模式的常见限制：
易受异常值数据影响
提升模型容易受到异常值或与数据集其余部分不同的数据值的影响。因为每个模型都会尝试更正其前身的错误，所以异常值可能会显著扭曲结果。
实时实施
您可能还会发现，使用提升方法进行实时实施很有挑战性，因为该算法比其他过程更复杂。提升方法具有很强的适应性，因此您可以使用多种模型参数，这些参数会立即影响模型的性能。
