Проведено сравнение классического метода экстремального градиентного бустинга, реализованного во фреймворке <span style="font-family: Serif">XGBoost</span> (<span style="font-family: Serif">eXtreme Gradient Boosting</span>, экстремальный градиентный бустинг) и категориальной модификации <span style="font-family: Serif">CatBoost</span> (<span style="font-family: Serif">Categorical Boosting</span>, категориальный бустинг), которая достаточно редко встречается в научных исследованиях. Предложены некоторые гибридные модели классификации регрессии для повышения точности заполнения пропусков в реальных данных на примере 14 станций в Германии. Достигнутая точность в задачах классификации составила до 92% при весьма умеренных значениях ошибок прогнозов в метрике <span style="font-family: Serif">RMSE</span> (<span style="font-family: Serif">Root Mean-Square Error</span>, среднеквадратичная ошибка). Гибридные методы превзошли по качеству предсказания простые модели классификации и регрессии. Развиваемые подходы могут быть успешно использованы как для непосредственного анализа метеорологических данных методами машинного обучения, так и для улучшения качества предсказания на основе физических моделей атмосферных процессов.
заполнение пропусков, осадки, классификация, регрессия, градиентный бустинг