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Le bagging, abréviation de Bootstrap Aggregating, est une technique fondamentale d'apprentissage ensembliste en IA et en apprentissage automatique qui améliore la précision et la robustesse des modèles en entraînant plusieurs modèles de base sur des sous-ensembles de données bootstrappés et en agrégeant leurs prédictions.
Le Gradient Boosting est une puissante technique d'ensemble en apprentissage automatique pour la régression et la classification. Il construit des modèles de manière séquentielle, généralement avec des arbres de décision, afin d'optimiser les prédictions, d'améliorer la précision et d'éviter le surapprentissage. Largement utilisé dans les concours de data science et les solutions d'entreprise.
XGBoost signifie Extreme Gradient Boosting. Il s'agit d'une bibliothèque optimisée de gradient boosting distribuée, conçue pour un entraînement efficace et évolutif des modèles d'apprentissage automatique, reconnue pour sa rapidité, ses performances et sa régularisation robuste.
