Explora todo el contenido etiquetado con Ensemble Learning
Bagging, abreviatura de Bootstrap Aggregating, es una técnica fundamental de aprendizaje en conjunto en IA y aprendizaje automático que mejora la precisión y robustez del modelo al entrenar múltiples modelos base en subconjuntos de datos bootstrapped y agregando sus predicciones.
El Impulso por Gradiente es una potente técnica de ensamblaje de aprendizaje automático para regresión y clasificación. Construye modelos secuencialmente, normalmente con árboles de decisión, para optimizar las predicciones, mejorar la precisión y prevenir el sobreajuste. Ampliamente utilizado en competiciones de ciencia de datos y soluciones de negocio.
XGBoost significa Extreme Gradient Boosting. Es una biblioteca optimizada de gradient boosting distribuido diseñada para el entrenamiento eficiente y escalable de modelos de aprendizaje automático, conocida por su velocidad, rendimiento y robusta regularización.
